التحويل من json إلى Dataframe في pandas

يمكنك استخدام الدالة json_normalize() لتسطيح البيانات flatten العائدة من ال api بعد ذلك تحولها الى dataframe بسهوله، الكود التالى يوضح تلك الخطوات:

from urllib2 import Request, urlopen
import json

import pandas as pd    

path1 = '40,-81.1'
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'])

يمكنك كذلك تحويلها الى قاموس dictionary ثم تحويلها الى dataframe كالتالي:

train = pd.DataFrame.from_dict(data, orient='index')
train.reset_index(level=0, inplace=True)

اذا قمت بطباعة البيانات في الحالتين ستجدها على الشكل والصيغة dataframe.

إكما يمكنك القيام بذلك من خلال json_normalize كالتالي (بدون urllib2):

import requests
from pandas import json_normalize
url = ..
response = requests.get(url)
dictr = response.json()
recs = dictr['result']['records']
df = json_normalize(recs)
print(df)

أو كالتالي (ينصح بالطريقة الأولى):

#json.load من خلال JSON نقوم بقراءة بيانات 
f = 'jsondata.json'
with open(f) as j:
    dict_train = json.load(j.read())
#DataFrame إلى json تحويل مجموعة بيانات
df = pd.DataFrame.from_dict(dict_train, orient='index')
df.reset_index(level=0, inplace=True)