Comment puis-je convertir efficacement les données d'élévation JSON imbriquées de l'API Google Maps en un DataFrame Pandas ?

Conversion de JSON en DataFrame Pandas

L'extraction de données d'élévation de l'API Google Maps entraîne souvent des données JSON qui doivent être transformées en Pandas DataFrame. Cependant, gérer les données JSON peut s'avérer intimidant, surtout si vous n'y êtes pas familier. Explorons comment convertir ces données efficacement.

Conversion de JSON en DataFrame à l'aide de pd.read_json

La tentative initiale de création du DataFrame à l'aide de pd.read_json() échoue en deçà de nos attentes. La sortie a un niveau d'imbrication supplémentaire, ce qui n'est pas souhaité.

Personnalisation de la structure du DataFrame

Pour remédier à cela, nous devons modifier la façon dont nous extrayons les données à partir de la réponse JSON. Voici comment procéder :

1. Utilisez json.loads() pour convertir la chaîne JSON en un dictionnaire Python.
2. Parcourez la liste des résultats et extrayez la latitude, la longitude, et les données d'altitude.
3. Créez un DataFrame en utilisant ces valeurs extraites.

Cette approche donne un résultat propre DataFrame avec des colonnes pour la latitude, la longitude et l'altitude.

Une méthode alternative : pandas.json_normalize

pandas fournit une méthode alternative, json_normalize(), pour convertir du JSON imbriqué données dans un DataFrame. Cette méthode aplatit la structure JSON, ce qui facilite son utilisation.

Intégrer json_normalize() dans notre code :

1. Utilisez json.loads() pour convertir la chaîne JSON en un Dictionnaire Python.
2. Appliquez json_normalize() au dictionnaire.

Cette approche également nous donne le DataFrame souhaité avec des colonnes de latitude, de longitude et d'altitude.

En conclusion, la conversion des données JSON en Pandas DataFrame peut être réalisée par diverses méthodes. Le choix de la bonne méthode dépend de la complexité de la structure JSON et du résultat souhaité.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!