JSON到pandas DataFrame

我试图做的是提取海拔数据从谷歌地图API沿纬度和经度坐标指定的路径，如下所示:

from urllib2 import Request, urlopen
import json

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()

得到的数据是这样的:

elevations.splitlines()

['{',
 '   "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"',
 '}']

当放入作为DataFrame这里是我得到的:

pd.read_json(elevations)

这就是我想要的:

我不确定这是否可能，但主要是我在寻找的是一种方法，能够把海拔，纬度和经度数据放在一个熊猫数据框架(不需要有花哨的多行头)。

如果有人可以帮助或提供一些建议，这些数据的工作将是伟大的!如果你看不出我以前没有太多使用json数据…

编辑:

这个方法并不那么吸引人，但似乎很有效:

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

最终数据框架有列纬度，经度，海拔

当前回答

问题是数据帧中有几列包含字典，其中包含更小的字典。有用的Json通常有大量嵌套。我一直在写一些小函数，把我想要的信息拉到一个新的列中。这样我就有了我想要的格式。

for row in range(len(data)):
    #First I load the dict (one at a time)
    n = data.loc[row,'dict_column']
    #Now I make a new column that pulls out the data that I want.
    data.loc[row,'new_column'] = n.get('key')

2014-10-20 04:54:03

其他回答

for row in range(len(data)):
    #First I load the dict (one at a time)
    n = data.loc[row,'dict_column']
    #Now I make a new column that pulls out the data that I want.
    data.loc[row,'new_column'] = n.get('key')

2014-10-20 04:54:03

只是已接受答案的新版本，如python3。X不支持urllib2

from requests import request
import json
from pandas.io.json import json_normalize

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

2019-02-15 16:40:48

一旦你有了被接受的答案所获得的扁平数据帧，你可以让列成为一个MultiIndex(“花式多行标题”)，就像这样:

df.columns = pd.MultiIndex.from_tuples([tuple(c.split('.')) for c in df.columns])

2019-06-16 15:20:48

我使用pandas 1.01中包含的json_normalize()找到了一个快速而简单的解决方案。

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'])

这给了一个很好的扁平数据框架与json数据，我从谷歌地图API。

2014-01-21 18:17:22

参考MongoDB文档，我得到了以下代码:

from pandas import DataFrame
df = DataFrame('Your json string')

2021-08-16 15:09:50

JSON到pandas DataFrame

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