중첩된 Google 지도 고도 JSON 데이터를 Pandas DataFrame으로 효율적으로 변환하는 방법은 무엇입니까?

JSON 고도 데이터를 Pandas DataFrame으로 변환

목표: Google Maps API에서 고도 데이터를 추출하여 Pandas DataFrame에 구성합니다.

문제:

다음에서 가져온 JSON 데이터입니다. Google Maps API 고도 서비스에는 다음 형식의 중첩 정보가 포함되어 있습니다.

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

이 JSON을 Pandas DataFrame으로 가져오면 분산된 구조가 발생합니다.

해결책:

중첩 목록 추출 사용:

수동으로 분리하려면 고도, 위도 및 경도 데이터:

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

위도, 경도 및 고도 열이 있는 DataFrame이 생성됩니다.

json_normalize(Pandas v1.01) 사용:

Pandas를 사용한 더 간단한 접근 방식 json_normalize:

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

이것은 JSON 데이터를 중첩 구조의 각 키에 대한 열이 있는 DataFrame으로 평면화합니다.

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