Wie konvertiere ich Google Maps Elevation JSON-Daten in einen Pandas DataFrame?

JSON in Pandas DataFrame: Höhendaten konvertieren

Dieser Artikel befasst sich mit dem Problem der Umwandlung von JSON-Höhendaten, die von der Google Maps-API erhalten wurden, in eine Tabelle Pandas DataFrame.

Die JSON-Daten ähneln den folgenden Format:

{
   "results" : [
      {
         "elevation" : 243.3462677001953,',
         "location" : {
            "lat" : 42.974049,',
            "lng" : -81.205203',
         },
         "resolution" : 19.08790397644043',
      },
      {
         "elevation" : 244.1318664550781,',
         "location" : {
            "lat" : 42.974298,',
            "lng" : -81.19575500000001',
         },
         "resolution" : 19.08790397644043',
      }',
   ],
   "status" : "OK"',
}

Das Ziel besteht darin, die Höhen-, Breiten- und Längengraddaten in einen DataFrame mit Spalten mit den Titeln „Höhe“, „Breitengrad“ und „Längengrad“ zu extrahieren.

Die Die ursprünglich versuchte Methode von pd.read_json(elevations) führt nicht zum gewünschten Ergebnis. Ein verbesserter Ansatz nutzt jedoch die Funktion json_normalize() von Pandas, die die JSON-Daten in einen DataFrame reduziert. Der Code lautet wie folgt:

from urllib2 import Request, urlopen
import json

import pandas as pd    

path1 = '42.974049,-81.205203|42.974298,-81.195755'
request=Request('http://maps.googleapis.com/maps/api/elevation/json?locations='+path1+'&sensor=false')
response = urlopen(request)
elevations = response.read()
data = json.loads(elevations)
df = pd.json_normalize(data['results'])

Dieser Vorgang generiert das gewünschte DataFrame-Format mit drei Spalten: „Höhe“, „Breitengrad“ und „Längengrad“.

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