Google マップの標高 JSON データを Pandas DataFrame に変換するにはどうすればよいですか?

JSON から Pandas DataFrame へ: 標高データの変換

この記事では、Google Maps API から取得した JSON 標高データを表形式に変換する問題について説明します。 Pandas DataFrame.

JSON データは次のようになります。 format:

{
   "results" : [
      {
         "elevation" : 243.3462677001953,',
         "location" : {
            "lat" : 42.974049,',
            "lng" : -81.205203',
         },
         "resolution" : 19.08790397644043',
      },
      {
         "elevation" : 244.1318664550781,',
         "location" : {
            "lat" : 42.974298,',
            "lng" : -81.19575500000001',
         },
         "resolution" : 19.08790397644043',
      }',
   ],
   "status" : "OK"',
}

目的は、標高、緯度、経度のデータを、「標高」、「緯度」、「経度」というタイトルの列を持つ DataFrame に抽出することです。

最初に試行した pd.read_json(elevations) メソッドは、望ましい結果を生成できませんでした。ただし、改良されたアプローチでは、Pandas の json_normalize() 関数を利用し、JSON データを DataFrame にフラット化します。コードは次のとおりです。

from urllib2 import Request, urlopen
import json

import pandas as pd    

path1 = '42.974049,-81.205203|42.974298,-81.195755'
request=Request('http://maps.googleapis.com/maps/api/elevation/json?locations='+path1+'&sensor=false')
response = urlopen(request)
elevations = response.read()
data = json.loads(elevations)
df = pd.json_normalize(data['results'])

この操作により、「標高」、「緯度」、「経度」の 3 つの列を含む目的の DataFrame 形式が生成されます。

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