


JSON in einen Pandas DataFrame konvertieren
Das Extrahieren von Höhendaten aus der Google Maps API führt häufig zu JSON-Daten, die in einen Pandas umgewandelt werden müssen Datenrahmen. Der Umgang mit JSON-Daten kann jedoch entmutigend sein, insbesondere wenn Sie damit nicht vertraut sind. Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie diese Daten effektiv konvertieren können.
JSON mit pd.read_json in einen DataFrame konvertieren
Der erste Versuch, den DataFrame mit pd.read_json() zu erstellen, scheitert hinter unseren Erwartungen zurück. Die Ausgabe weist eine zusätzliche Verschachtelungsebene auf, die nicht erwünscht ist.
Anpassen der DataFrame-Struktur
Um dies zu beheben, müssen wir ändern, wie wir die Daten extrahieren aus der JSON-Antwort. So geht's:
- Verwenden Sie json.loads(), um die JSON-Zeichenfolge in ein Python-Wörterbuch zu konvertieren.
- Durchlaufen Sie die Ergebnisliste und extrahieren Sie den Breiten-, Längen- und Breitengrad. und Höhendaten.
- Erstellen Sie einen DataFrame mit diesen extrahierten Werten.
Dieser Ansatz führt zu ein sauberer DataFrame mit Spalten für Breitengrad, Längengrad und Höhe.
Eine alternative Methode: pandas.json_normalize
pandas bietet eine alternative Methode, json_normalize(), zum Konvertieren verschachtelte JSON-Daten in einen DataFrame. Diese Methode vereinfacht die JSON-Struktur und erleichtert so die Arbeit.
Integration von json_normalize() in unseren Code:
- Verwenden Sie json.loads(), um den JSON-String in einen zu konvertieren Python-Wörterbuch.
- Wenden Sie json_normalize() auf das an Wörterbuch.
Dieser Ansatz liefert uns auch einen gewünschten DataFrame mit Spalten für Breitengrad, Längengrad und Höhe.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Konvertierung von JSON-Daten in einen Pandas DataFrame durch verschiedene Methoden erreicht werden kann . Die Wahl der richtigen Methode hängt von der Komplexität der JSON-Struktur und der gewünschten Ausgabe ab.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie kann ich verschachtelte JSON-Höhendaten von der Google Maps-API effizient in einen Pandas-DataFrame konvertieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

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Der Einfluss der Homogenität von Arrays auf die Leistung ist doppelt: 1) Homogenität ermöglicht es dem Compiler, den Speicherzugriff zu optimieren und die Leistung zu verbessern. 2) aber begrenzt die Typ -Vielfalt, was zu Ineffizienz führen kann. Kurz gesagt, die Auswahl der richtigen Datenstruktur ist entscheidend.

TocraftexecutablePythonScripts, folge theseBestPractices: 1) addashebangline (#!/Usr/bin/envpython3) tomakethescriptexcutable.2 SetPermissions withchmod xyour_script.py.3) organisation -bithacleardocstringanduseInname == "__ __": FormAcleardocstringanduseInname

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

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