Bagaimana untuk Menukar Data JSON Ketinggian Peta Google Bersarang dengan Cekap kepada Pandas DataFrame?

Menukar Data Ketinggian JSON kepada Pandas DataFrame

Objektif: Ekstrak data ketinggian daripada API Peta Google dan susunkannya dalam Pandas DataFrame.

Masalah:

Data JSON yang diperoleh daripada Perkhidmatan ketinggian API Peta Google mengandungi maklumat bersarang dalam format:

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

Mengimport JSON ini ke dalam Pandas DataFrame terus membawa kepada struktur yang berselerak.

Penyelesaian:

Menggunakan pengekstrakan senarai bersarang:

Untuk memisahkan secara manual data ketinggian, latitud dan longitud:

data = json.loads(elevations)
lat, lng, el = [], [], []
for result in data['results']:
    lat.append(result[u'location'][u'lat'])
    lng.append(result[u'location'][u'lng'])
    el.append(result[u'elevation'])
df = pd.DataFrame([lat, lng, el]).T

Ini mencipta DataFrame dengan lajur latitud, longitud dan ketinggian.

Menggunakan json_normalize (Pandas v1.01 ):

Pendekatan yang lebih mudah menggunakan Panda' json_normalize:

df = pd.json_normalize(data['results'])

Ini meratakan data JSON menjadi DataFrame dengan lajur untuk setiap kunci dalam struktur bersarang.

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Menukar Data JSON Ketinggian Peta Google Bersarang dengan Cekap kepada Pandas DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!