Google Maps API의 중첩된 JSON 고도 데이터를 Pandas DataFrame으로 효율적으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?

JSON을 Pandas DataFrame으로 변환

Google Maps API에서 고도 데이터를 추출하면 종종 Pandas로 변환해야 하는 JSON 데이터가 생성됩니다. 데이터프레임. 그러나 JSON 데이터를 다루는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 JSON 데이터에 익숙하지 않은 경우에는 더욱 그렇습니다. 이 데이터를 효과적으로 변환하는 방법을 살펴보겠습니다.

pd.read_json을 사용하여 JSON을 DataFrame으로 변환

pd.read_json()을 사용하여 DataFrame을 생성하려는 초기 시도는 실패합니다. 우리의 기대에 미치지 못합니다. 출력에는 바람직하지 않은 추가 중첩 수준이 있습니다.

DataFrame 구조 사용자 정의

이를 수정하려면 데이터 추출 방법을 수정해야 합니다. JSON 응답에서. 수행 방법은 다음과 같습니다.

1. json.loads()를 사용하여 JSON 문자열을 Python 사전으로 변환합니다.
2. 결과 목록을 반복하고 위도, 경도, 및 고도 데이터.
3. 추출된 값을 사용하여 DataFrame을 생성합니다.

이 접근 방식은 위도, 경도 및 고도에 대한 열이 포함된 깔끔한 DataFrame이 생성됩니다.

대체 방법: pandas.json_normalize

pandas는 대체 방법인 json_normalize()를 제공합니다. 중첩된 JSON 데이터를 DataFrame으로 변환합니다. 이 방법은 JSON 구조를 평면화하여 작업하기 더 쉽게 만듭니다.

json_normalize()를 코드에 통합:

1. json.loads()를 사용하여 JSON 문자열을 Python 사전.
2. json_normalize()를

이 접근 방식은 위도, 경도, 고도 열이 포함된 원하는 DataFrame도 제공합니다.

결론적으로 JSON 데이터를 Pandas DataFrame으로 변환하는 방법은 다양한 방법을 통해 달성할 수 있습니다. . 올바른 방법을 선택하는 것은 JSON 구조의 복잡성과 원하는 출력에 따라 다릅니다.

위 내용은 Google Maps API의 중첩된 JSON 고도 데이터를 Pandas DataFrame으로 효율적으로 변환하려면 어떻게 해야 합니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!