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

看看这个剪报。

# reading the JSON data using json.load()
file = 'data.json'
with open(file) as train_file:
    dict_train = json.load(train_file)

# converting json dataset from dictionary to dataframe
train = pd.DataFrame.from_dict(dict_train, orient='index')
train.reset_index(level=0, inplace=True)

希望能有所帮助。

其他回答

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')

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'])

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。

你可以先在Python字典中导入json数据:

data = json.loads(elevations)

然后动态修改数据:

for result in data['results']:
    result[u'lat']=result[u'location'][u'lat']
    result[u'lng']=result[u'location'][u'lng']
    del result[u'location']

重建json字符串:

elevations = json.dumps(data)

最后:

pd.read_json(elevations)

你也可以,可能避免将数据转储回字符串,我假设Panda可以直接从字典中创建一个DataFrame(我已经很久没有使用它了:p)

#Use the small trick to make the data json interpret-able
#Since your data is not directly interpreted by json.loads()

>>> import json
>>> f=open("sampledata.txt","r+")
>>> data = f.read()
>>> for x in data.split("\n"):
...     strlist = "["+x+"]"
...     datalist=json.loads(strlist)
...     for y in datalist:
...             print(type(y))
...             print(y)
...
...
<type 'dict'>
{u'0': [[10.8, 36.0], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'1': [[10.8, 36.1], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'2': [[10.8, 36.2], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'3': [[10.8, 36.300000000000004], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'4': [[10.8, 36.4], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'5': [[10.8, 36.5], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'6': [[10.8, 36.6], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'7': [[10.8, 36.7], {u'10': 0, u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'8': [[10.8, 36.800000000000004], {u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}
<type 'dict'>
{u'9': [[10.8, 36.9], {u'1': 0, u'0': 0, u'3': 0, u'2': 0, u'5': 0, u'4': 0, u'7': 0, u'6': 0, u'9': 0, u'8': 0}]}