ネストされた Google マップ標高 JSON データを Pandas DataFrame に効率的に変換する方法

JSON 標高データを Pandas DataFrame に変換する

目的: Google Maps API から標高データを抽出し、Pandas DataFrame に整理します。

問題:

JSON Google Maps API 標高サービスから取得したデータには、次の形式のネストされた情報が含まれています:

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

この JSON を Pandas DataFrame にインポートすると、直接分散構造が生じます。

解決策:

ネストされたリストの使用抽出:

標高、緯度、経度のデータを手動で分離するには:

data = json.loads(elevations)
lat, lng, el = [], [], []
for result in data['results']:
    lat.append(result[u'location'][u'lat'])
    lng.append(result[u'location'][u'lng'])
    el.append(result[u'elevation'])
df = pd.DataFrame([lat, lng, el]).T

これにより、緯度、経度、標高の列を持つ DataFrame が作成されます。

json_normalize の使用 (Pandas v1.01) ):

Pandas の json_normalize を使用した簡単なアプローチ:

df = pd.json_normalize(data['results'])

これにより、JSON データが、ネストされた構造内の各キーの列を持つ DataFrame にフラット化されます。

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