Google Maps Elevation API JSON を Pandas DataFrame に効率的に変換する方法

JSON から pandas DataFrame へ: Google Maps API からの標高データの処理

JSON データを扱う場合、次のような構造化形式に変換します。 pandas DataFrame は、さらなる分析に不可欠な場合があります。これは、Google Maps Elevation API などの API から取得したデータを操作するときによく発生します。

あなたの場合、受け取った JSON データには、標高、緯度、経度の座標に関する情報が含まれています。目標は、このデータを構造化された DataFrame に変換することです。

これを達成するには、JSON 応答から必要なフィールドを手動で抽出し、それに応じて DataFrame を構築することが 1 つのアプローチです。この方法は機能しますが、退屈でエラーが発生しやすい可能性があります。

幸いなことに、pandas は json_normalize() 関数を通じて、より便利なソリューションを提供します。この関数を使用すると、ネストされた JSON 構造を DataFrame に変換できます。ネストされたデータを自動的に平坦化し、表形式に変換します。

標高データで json_normalize() を使用する方法を示す簡単な例を次に示します。

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"])

このコードは、以下のデータフレームcolumns:

• elevation
• location.lat
• location.lng

json_normalize() を使用すると、複合関数を効率的に変換できますJSON 応答を構造化された DataFrame に変換することで、データの分析と操作が容易になります。

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