如何有效地將 Google Maps API 中的巢狀 JSON 高程資料轉換為 Pandas DataFrame？

將JSON 轉換為Pandas DataFrame

從Google Maps API 中擷取海拔資料通常會產生需要轉換為Pandas 的JSON 資料資料框。然而，處理 JSON 資料可能會令人望而生畏，特別是如果您不熟悉它的話。讓我們探討如何有效地轉換這些數據。

使用 pd.read_json 將 JSON 轉換為 DataFrame

使用 pd.read_json() 建立 DataFrame 的初始嘗試失敗了達不到我們的期望。輸出具有額外的嵌套級別，這是不需要的。

自訂 DataFrame 結構

要修正此問題，我們需要修改擷取資料的方式來自 JSON 回應。具體做法如下：

1. 使用 json.loads() 將 JSON 字串轉換為 Python 字典。
2. 迭代結果列表並提取緯度、經度、和海拔資料。
3. 使用這些提取的值來建立一個 DataFrame。

這種方法產生一個乾淨的 DataFrame，其中包含緯度、經度和海拔列。

替代方法：pandas.json_normalize

pandas 提供了替代方法 json_normalize()，用於將巢狀 JSON 資料轉換為 DataFrame。此方法扁平化 JSON 結構，使其更易於使用。

將 json_normalize() 整合到我們的程式碼中：

1. 使用 json.loads() 將 JSON 字串轉換為Python 字典。
2. 將 json_normalize() 套用在字典上。

這個方法也為我們提供了一個包含緯度、經度和海拔列的理想 DataFrame。

總之，可以透過多種方法實作將 JSON 資料轉換為 Pandas DataFrame 。選擇正確的方法取決於 JSON 結構的複雜性和所需的輸出。

以上是如何有效地將 Google Maps API 中的巢狀 JSON 高程資料轉換為 Pandas DataFrame？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！