Google 지도 고도 JSON 데이터를 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

JSON을 Pandas DataFrame으로 변환: 고도 데이터 변환

이 문서에서는 Google Maps API에서 얻은 JSON 고도 데이터를 표 형식으로 변환하는 문제를 다룹니다. Pandas DataFrame.

JSON 데이터는 다음과 유사합니다. 형식:

{
   "results" : [
      {
         "elevation" : 243.3462677001953,',
         "location" : {
            "lat" : 42.974049,',
            "lng" : -81.205203',
         },
         "resolution" : 19.08790397644043',
      },
      {
         "elevation" : 244.1318664550781,',
         "location" : {
            "lat" : 42.974298,',
            "lng" : -81.19575500000001',
         },
         "resolution" : 19.08790397644043',
      }',
   ],
   "status" : "OK"',
}

목표는 "Elevation", "Latitude" 및 "Longitude"라는 제목의 열이 있는 DataFrame으로 고도, 위도 및 경도 데이터를 추출하는 것입니다.

처음에 시도한 pd.read_json(elevations) 메서드가 원하는 결과를 생성하지 못했습니다. 그러나 개선된 접근 방식은 JSON 데이터를 DataFrame으로 평면화하는 Pandas의 json_normalize() 함수를 활용합니다. 코드는 다음과 같습니다.

from urllib2 import Request, urlopen
import json

import pandas as pd    

path1 = '42.974049,-81.205203|42.974298,-81.195755'
request=Request('http://maps.googleapis.com/maps/api/elevation/json?locations='+path1+'&sensor=false')
response = urlopen(request)
elevations = response.read()
data = json.loads(elevations)
df = pd.json_normalize(data['results'])

이 작업은 "Elevation", "Latitude" 및 "Longitude"라는 세 개의 열이 있는 원하는 DataFrame 형식을 생성합니다.

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