如何有效地将 Google Maps API 中的嵌套 JSON 高程数据转换为 Pandas DataFrame？

将 JSON 转换为 Pandas DataFrame

从 Google Maps API 中提取海拔数据通常会产生需要转换为 Pandas 的 JSON 数据数据框。然而，处理 JSON 数据可能会令人望而生畏，特别是如果您不熟悉它的话。让我们探讨如何有效地转换这些数据。

使用 pd.read_json 将 JSON 转换为 DataFrame

使用 pd.read_json() 创建 DataFrame 的初始尝试失败了达不到我们的期望。输出具有额外的嵌套级别，这是不需要的。

自定义 DataFrame 结构

要纠正此问题，我们需要修改提取数据的方式来自 JSON 响应。具体做法如下：

1. 使用 json.loads() 将 JSON 字符串转换为 Python 字典。
2. 迭代结果列表并提取纬度、经度、和海拔数据。
3. 使用这些提取的值创建一个 DataFrame。

这种方法生成一个干净的 DataFrame，其中包含纬度、经度和海拔列。

替代方法：pandas.json_normalize

pandas 提供了替代方法 json_normalize()，用于将嵌套 JSON 数据转换为 DataFrame。此方法扁平化 JSON 结构，使其更易于使用。

将 json_normalize() 集成到我们的代码中：

1. 使用 json.loads() 将 JSON 字符串转换为Python 字典。
2. 将 json_normalize() 应用于字典。

这种方法还为我们提供了一个包含纬度、经度和海拔列的理想 DataFrame。

总之，可以通过多种方法实现将 JSON 数据转换为 Pandas DataFrame 。选择正确的方法取决于 JSON 结构的复杂性和所需的输出。

以上是如何有效地将 Google Maps API 中的嵌套 JSON 高程数据转换为 Pandas DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！