Google Maps Elevation API JSON을 Pandas DataFrame으로 효율적으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

JSON에서 pandas DataFrame으로: Google Maps API에서 고도 데이터 처리

JSON 데이터를 처리할 때 JSON 데이터를 다음과 같은 구조화된 형식으로 변환합니다. 추가 분석을 위해서는 pandas DataFrame이 필수적일 수 있습니다. 이는 Google Maps Elevation API와 같은 API에서 얻은 데이터로 작업할 때 자주 발생합니다.

귀하의 경우 수신한 JSON 데이터에는 고도, 위도 및 경도 좌표에 대한 정보가 포함되어 있습니다. 목표는 이 데이터를 구조화된 DataFrame으로 변환하는 것입니다.

이를 달성하기 위한 한 가지 접근 방식은 JSON 응답에서 필요한 필드를 수동으로 추출하고 그에 따라 DataFrame을 구성하는 것입니다. 이 방법은 효과가 있지만 지루하고 오류가 발생하기 쉽습니다.

다행히도 pandas는 json_normalize() 함수를 통해 더 편리한 솔루션을 제공합니다. 이 함수를 사용하면 중첩된 JSON 구조를 DataFrame으로 변환할 수 있습니다. 중첩된 데이터를 자동으로 평면화하여 표 형식으로 변환합니다.

다음은 고도 데이터에 json_normalize()를 사용하는 방법을 보여주는 간단한 예입니다.

import pandas as pd

# Sample JSON response
data = {
    "results": [
        {"elevation": 243.3462677001953, "location": {"lat": 42.974049, "lng": -81.205203}},
        {"elevation": 244.1318664550781, "location": {"lat": 42.974298, "lng": -81.19575500000001}},
    ],
    "status": "OK",
}

# Convert JSON data to DataFrame using json_normalize()
df = pd.json_normalize(data["results"])

이 코드는 다음을 포함하는 DataFrame 열:

• elevation
• location.lat
• location.lng

json_normalize()를 사용하면 콤플렉스를 효율적으로 변환할 수 있습니다. 구조화된 DataFrame에 대한 JSON 응답을 통해 데이터를 더 쉽게 분석하고 조작할 수 있습니다.

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