pembangunan bahagian belakangTutorial PythonBagaimanakah Saya Boleh Menukar Data Ketinggian JSON Bersarang dengan Cekap daripada API Peta Google kepada Pandas DataFrame?
Menukar JSON kepada Pandas DataFrame
Mengekstrak data ketinggian daripada Google Maps API selalunya menghasilkan data JSON yang perlu diubah menjadi Pandas DataFrame. Walau bagaimanapun, berurusan dengan data JSON boleh menjadi menakutkan, terutamanya jika anda tidak biasa dengannya. Mari kita terokai cara menukar data ini dengan berkesan.
Menukar JSON kepada DataFrame Menggunakan pd.read_json
Percubaan awal untuk mencipta DataFrame menggunakan pd.read_json() akan gagal kurang dari jangkaan kita. Output mempunyai tahap tambahan bersarang, yang tidak diingini.
Menyesuaikan Struktur DataFrame
Untuk membetulkannya, kami perlu mengubah suai cara kami mengekstrak data daripada respons JSON. Begini caranya:
- Gunakan json.loads() untuk menukar rentetan JSON kepada kamus Python.
- Lelaran melalui senarai hasil dan ekstrak latitud, longitud, dan data ketinggian.
- Buat DataFrame menggunakan yang diekstrak ini nilai.
Pendekatan ini menghasilkan DataFrame yang bersih dengan lajur untuk latitud, longitud dan ketinggian.
Kaedah Alternatif: pandas.json_normalize
pandas menyediakan kaedah alternatif, json_normalize(), untuk menukar data JSON bersarang menjadi DataFrame. Kaedah ini meratakan struktur JSON, menjadikannya lebih mudah untuk digunakan.
Menyepadukan json_normalize() ke dalam kod kami:
- Gunakan json.loads() untuk menukar rentetan JSON kepada Kamus Python.
- Gunakan json_normalize() pada kamus.
Pendekatan ini juga memberi kita DataFrame yang diingini dengan lajur latitud, longitud dan ketinggian.
Kesimpulannya, menukar data JSON kepada Pandas DataFrame boleh dicapai melalui pelbagai kaedah . Memilih kaedah yang betul bergantung pada kerumitan struktur JSON dan output yang diingini.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimanakah Saya Boleh Menukar Data Ketinggian JSON Bersarang dengan Cekap daripada API Peta Google kepada Pandas DataFrame?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Python vs C: Memahami perbezaan utamaApr 21, 2025 am 12:18 AMPython dan C masing -masing mempunyai kelebihan sendiri, dan pilihannya harus berdasarkan keperluan projek. 1) Python sesuai untuk pembangunan pesat dan pemprosesan data kerana sintaks ringkas dan menaip dinamik. 2) C sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem kerana menaip statik dan pengurusan memori manual.
Python vs C: Bahasa mana yang harus dipilih untuk projek anda?Apr 21, 2025 am 12:17 AMMemilih Python atau C bergantung kepada keperluan projek: 1) Jika anda memerlukan pembangunan pesat, pemprosesan data dan reka bentuk prototaip, pilih Python; 2) Jika anda memerlukan prestasi tinggi, latensi rendah dan kawalan perkakasan yang rapat, pilih C.
Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehariApr 20, 2025 am 12:21 AMDengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.
Memaksimumkan 2 Jam: Strategi Pembelajaran Python BerkesanApr 20, 2025 am 12:20 AMKaedah untuk belajar python dengan cekap dalam masa dua jam termasuk: 1. Semak pengetahuan asas dan pastikan anda sudah biasa dengan pemasangan Python dan sintaks asas; 2. Memahami konsep teras python, seperti pembolehubah, senarai, fungsi, dan lain -lain; 3. Menguasai penggunaan asas dan lanjutan dengan menggunakan contoh; 4. Belajar kesilapan biasa dan teknik debugging; 5. Memohon pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik, seperti menggunakan komprehensif senarai dan mengikuti panduan gaya PEP8.
Memilih antara python dan c: bahasa yang sesuai untuk andaApr 20, 2025 am 12:20 AMPython sesuai untuk pemula dan sains data, dan C sesuai untuk pengaturcaraan sistem dan pembangunan permainan. 1. Python adalah mudah dan mudah digunakan, sesuai untuk sains data dan pembangunan web. 2.C menyediakan prestasi dan kawalan yang tinggi, sesuai untuk pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.
Python vs C: Analisis perbandingan bahasa pengaturcaraanApr 20, 2025 am 12:14 AMPython lebih sesuai untuk sains data dan perkembangan pesat, manakala C lebih sesuai untuk prestasi tinggi dan pengaturcaraan sistem. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan mudah dipelajari, sesuai untuk pemprosesan data dan pengkomputeran saintifik. 2.C mempunyai sintaks kompleks tetapi prestasi yang sangat baik dan sering digunakan dalam pembangunan permainan dan pengaturcaraan sistem.
2 jam sehari: potensi pembelajaran pythonApr 20, 2025 am 12:14 AMAdalah mungkin untuk melabur dua jam sehari untuk belajar Python. 1. Belajar Pengetahuan Baru: Ketahui konsep baru dalam satu jam, seperti senarai dan kamus. 2. Amalan dan Amalan: Gunakan satu jam untuk melakukan latihan pengaturcaraan, seperti menulis program kecil. Melalui perancangan dan ketekunan yang munasabah, anda boleh menguasai konsep teras Python dalam masa yang singkat.
Python vs C: Lengkung pembelajaran dan kemudahan penggunaanApr 19, 2025 am 12:20 AMPython lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.
Alat AI Hot
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
SecLists
SecLists ialah rakan penguji keselamatan muktamad. Ia ialah koleksi pelbagai jenis senarai yang kerap digunakan semasa penilaian keselamatan, semuanya di satu tempat. SecLists membantu menjadikan ujian keselamatan lebih cekap dan produktif dengan menyediakan semua senarai yang mungkin diperlukan oleh penguji keselamatan dengan mudah. Jenis senarai termasuk nama pengguna, kata laluan, URL, muatan kabur, corak data sensitif, cangkerang web dan banyak lagi. Penguji hanya boleh menarik repositori ini ke mesin ujian baharu dan dia akan mempunyai akses kepada setiap jenis senarai yang dia perlukan.
SublimeText3 Linux versi baharu
SublimeText3 Linux versi terkini
MinGW - GNU Minimalis untuk Windows
Projek ini dalam proses untuk dipindahkan ke osdn.net/projects/mingw, anda boleh terus mengikuti kami di sana. MinGW: Port Windows asli bagi GNU Compiler Collection (GCC), perpustakaan import yang boleh diedarkan secara bebas dan fail pengepala untuk membina aplikasi Windows asli termasuk sambungan kepada masa jalan MSVC untuk menyokong fungsi C99. Semua perisian MinGW boleh dijalankan pada platform Windows 64-bit.
Muat turun versi mac editor Atom
Editor sumber terbuka yang paling popular
DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) ialah aplikasi web PHP/MySQL yang sangat terdedah. Matlamat utamanya adalah untuk menjadi bantuan bagi profesional keselamatan untuk menguji kemahiran dan alatan mereka dalam persekitaran undang-undang, untuk membantu pembangun web lebih memahami proses mengamankan aplikasi web, dan untuk membantu guru/pelajar mengajar/belajar dalam persekitaran bilik darjah Aplikasi web keselamatan. Matlamat DVWA adalah untuk mempraktikkan beberapa kelemahan web yang paling biasa melalui antara muka yang mudah dan mudah, dengan pelbagai tahap kesukaran. Sila ambil perhatian bahawa perisian ini
