Wie kann ich Google Maps Elevation API JSON effizient in einen Pandas DataFrame konvertieren?

JSON to pandas DataFrame: Umgang mit Höhendaten von der Google Maps API

Beim Umgang mit JSON-Daten ist die Konvertierung in ein strukturiertes Format wie z Pandas DataFrame kann für die weitere Analyse unerlässlich sein. Dies tritt häufig bei der Arbeit mit Daten auf, die von APIs wie der Google Maps Elevation API abgerufen werden.

In Ihrem Fall enthalten die JSON-Daten, die Sie erhalten haben, Informationen zu Höhen-, Breiten- und Längengradkoordinaten. Ihr Ziel ist es, diese Daten in einen strukturierten DataFrame umzuwandeln.

Um dies zu erreichen, besteht ein Ansatz darin, die erforderlichen Felder manuell aus der JSON-Antwort zu extrahieren und entsprechend einen DataFrame zu erstellen. Obwohl diese Methode funktioniert, kann sie mühsam und fehleranfällig sein.

Glücklicherweise bietet Pandas mit seiner Funktion json_normalize() eine bequemere Lösung. Mit dieser Funktion können Sie verschachtelte JSON-Strukturen in einen DataFrame konvertieren. Die verschachtelten Daten werden automatisch abgeflacht und in ein Tabellenformat umgewandelt.

Hier ist ein vereinfachtes Beispiel, das zeigt, wie Sie json_normalize() mit Ihren Höhendaten verwenden:

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"])

Dieser Code erstellt eine DataFrame mit Folgendem Spalten:

• elevation
• location.lat
• location.lng

Mit json_normalize() können Sie Ihren Komplex effizient konvertieren JSON-Antwort in einen strukturierten DataFrame, was die Analyse und Bearbeitung der Daten erleichtert.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich Google Maps Elevation API JSON effizient in einen Pandas DataFrame konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!