suchen
HeimBackend-EntwicklungPython-TutorialWie kann ich verschachtelte JSON-Höhendaten von der Google Maps-API effizient in einen Pandas-DataFrame konvertieren?

How Can I Efficiently Convert Nested JSON Elevation Data from Google Maps API into a Pandas DataFrame?

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:

  1. Verwenden Sie json.loads(), um die JSON-Zeichenfolge in ein Python-Wörterbuch zu konvertieren.
  2. Durchlaufen Sie die Ergebnisliste und extrahieren Sie den Breiten-, Längen- und Breitengrad. und Höhendaten.
  3. 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:

  1. Verwenden Sie json.loads(), um den JSON-String in einen zu konvertieren Python-Wörterbuch.
  2. 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!

Stellungnahme
Der Inhalt dieses Artikels wird freiwillig von Internetnutzern beigesteuert und das Urheberrecht liegt beim ursprünglichen Autor. Diese Website übernimmt keine entsprechende rechtliche Verantwortung. Wenn Sie Inhalte finden, bei denen der Verdacht eines Plagiats oder einer Rechtsverletzung besteht, wenden Sie sich bitte an admin@php.cn
Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Wie werden Arrays im wissenschaftlichen Computer mit Python verwendet?Apr 25, 2025 am 12:28 AM

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Wie gehen Sie mit verschiedenen Python -Versionen im selben System um?Apr 25, 2025 am 12:24 AM

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.

Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Was sind einige Vorteile bei der Verwendung von Numpy -Arrays gegenüber Standard -Python -Arrays?Apr 25, 2025 am 12:21 AM

NumpyarrayShaveseveraladVantagesOverStandardPythonArrays: 1) SiearemuchfasterDuetoc-basiert, 2) sie istaremoremory-effizient, insbesondere mit mit LaShlargedatasets und 3) sie können sich mit vektorisierten Funktionsformathematical und Statistical opertical opertical opertical operticaloperation, Making

Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Wie wirkt sich die homogene Natur der Arrays auf die Leistung aus?Apr 25, 2025 am 12:13 AM

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.

Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Was sind einige Best Practices für das Schreiben von ausführbaren Python -Skripten?Apr 25, 2025 am 12:11 AM

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

Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Wie unterscheiden sich Numpy Arrays von den Arrays, die mit dem Array -Modul erstellt wurden?Apr 24, 2025 pm 03:53 PM

NumpyarraysarebetterFornumericaloperations und multi-dimensionaldata, whilethearraymoduleiStableforbasic, an Gedächtniseffizienten

Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Wie vergleichen sich die Verwendung von Numpy -Arrays mit der Verwendung der Array -Modularrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:49 PM

NumpyarraysarebetterforeheavynumericalComputing, während der projectwithsimpledatatypes.1) numpyarraysoferversatility und -PerformanceForlargedataSets und Compoxexoperations.2) thearraysoferversStility und Mächnory-Effefef

Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Wie bezieht sich das CTypes -Modul auf Arrays in Python?Apr 24, 2025 pm 03:45 PM

ctypesallowscreatingandmanipulationsc-stylearraysinpython.1) usectypestoInterfaceWithClibraryForperformance.2) createCec-stylearraysFornumericalComputationen.3) PassarrayStocfunctionsFectionFicecher-Operationen.

See all articles

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io

Clothoff.io

KI-Kleiderentferner

Video Face Swap

Video Face Swap

Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heiße Werkzeuge

WebStorm-Mac-Version

WebStorm-Mac-Version

Nützliche JavaScript-Entwicklungstools

DVWA

DVWA

Damn Vulnerable Web App (DVWA) ist eine PHP/MySQL-Webanwendung, die sehr anfällig ist. Seine Hauptziele bestehen darin, Sicherheitsexperten dabei zu helfen, ihre Fähigkeiten und Tools in einem rechtlichen Umfeld zu testen, Webentwicklern dabei zu helfen, den Prozess der Sicherung von Webanwendungen besser zu verstehen, und Lehrern/Schülern dabei zu helfen, in einer Unterrichtsumgebung Webanwendungen zu lehren/lernen Sicherheit. Das Ziel von DVWA besteht darin, einige der häufigsten Web-Schwachstellen über eine einfache und unkomplizierte Benutzeroberfläche mit unterschiedlichen Schwierigkeitsgraden zu üben. Bitte beachten Sie, dass diese Software

SublimeText3 Englische Version

SublimeText3 Englische Version

Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!

EditPlus chinesische Crack-Version

EditPlus chinesische Crack-Version

Geringe Größe, Syntaxhervorhebung, unterstützt keine Code-Eingabeaufforderungsfunktion

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor