ネストされた JSON 標高データを Google Maps API から Pandas DataFrame に効率的に変換するにはどうすればよいですか?

JSON を Pandas DataFrame に変換する

Google Maps API から標高データを抽出すると、多くの場合、Pandas に変換する必要がある JSON データが生成されます。データフレーム。ただし、JSON データの扱いは、特に慣れていない場合には困難になる可能性があります。このデータを効果的に変換する方法を見てみましょう。

pd.read_json を使用した JSON から DataFrame への変換

pd.read_json() を使用して DataFrame を作成しようとする最初の試行は失敗します。私たちの期待には及ばない。出力には余分なレベルのネストが含まれていますが、これは望ましくありません。

DataFrame 構造のカスタマイズ

これを修正するには、データの抽出方法を変更する必要があります。 JSON 応答から。その方法は次のとおりです。

1. json.loads() を使用して、JSON 文字列を Python 辞書に変換します。
2. 結果リストを反復処理し、緯度、経度、
3. 抽出されたこれらを使用して DataFrame を作成します。

このアプローチにより、緯度、経度、標高の列を含むクリーンな DataFrame が生成されます。

代替方法: pandas.json_normalize

pandas は、ネストされた JSON データを変換するための代替メソッド json_normalize() を提供しますデータフレームに入れます。このメソッドは JSON 構造を平坦化し、操作を容易にします。

json_normalize() をコードに統合します:

1. JSON 文字列を JSON 文字列に変換するには、json.loads() を使用します。 Python 辞書。
2. json_normalize() を

このアプローチでは、緯度、経度、標高の列を含む目的の DataFrame も得られます。

結論として、JSON データを Pandas DataFrame に変換することは、さまざまな方法で実現できます。 。適切な方法の選択は、JSON 構造の複雑さと目的の出力によって異なります。

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