google maps api json to pandas df

Question

私はGoogle Maps APIを使用して米国国立公園のデータを取得しました。私はこのデータをパンダのデータフレームに正規化しようとしています。

しかし、これは動作していない： table = pd.io.json.json_normalize(park_json) そして、このようなテーブルを生成します。

私が最初に結果のみの列を正規化しようとしたが、それは、このエラーを与える：TypeError例外：リストインデックスは、整数またはスライスでなければなりません、not str

私は次に試してみました： `new_table = pd.read_json（（table ['results']）。to_json（）、orient = 'index'） ' エラー：ValueError：配列はすべて同じでなければなりません長さ

何か提案がありますか？ありがとうございました！！！

例のJSON： {'status': 'OK', 'results': [{'formatted_address': 'Acadia National Park, Mt Desert, ME 04660, USA', 'types': ['establishment', 'park', 'point_of_interest'], 'place_id': 'ChIJJSmiDrKjrkwRhFVV_A4i32I', 'address_components': [{'types': ['establishment', 'point_of_interest'], 'long_name': 'Acadia National Park', 'short_name': 'Acadia National Park'}, {'types': ['locality', 'political'], 'long_name': 'Mount Desert', 'short_name': 'Mt Desert'}, {'types': ['administrative_area_level_2', 'political'], 'long_name': 'Hancock County', 'short_name': 'Hancock County'}, {'types': ['administrative_area_level_1', 'political'], 'long_name': 'Maine', 'short_name': 'ME'}, {'types': ['country', 'political'], 'long_name': 'United States', 'short_name': 'US'}, {'types': ['postal_code'], 'long_name': '04660', 'short_name': '04660'}], 'geometry': {'location_type': 'APPROXIMATE', 'location': {'lng': -68.2733346, 'lat': 44.3385559}, 'viewport': {'southwest': {'lng': -68.4344785, 'lat': 44.2350589}, 'northeast': {'lng': -68.1591412, 'lat': 44.40370240000001}}}}]} {'status': 'OK', 'results': [{'formatted_address': 'Adams National Historical Park, 1250 Hancock St, Quincy, MA 02169, USA', 'types': ['establishment', 'museum', 'park', 'point_of_interest'], 'place_id': 'ChIJbbPB5rB844kR7hOzzjBr4Cs', 'address_components': [{'types': ['establishment', 'point_of_interest'], 'long_name': 'Adams National Historical Park', 'short_name': 'Adams National Historical Park'}, {'types': ['street_number'], 'long_name': '1250', 'short_name': '1250'}, {'types': ['route'], 'long_name': 'Hancock Street', 'short_name': 'Hancock St'}, {'types': ['locality', 'political'], 'long_name': 'Quincy', 'short_name': 'Quincy'}, {'types': ['administrative_area_level_2', 'political'], 'long_name': 'Norfolk County', 'short_name': 'Norfolk County'}, {'types': ['administrative_area_level_1', 'political'], 'long_name': 'Massachusetts', 'short_name': 'MA'}, {'types': ['country', 'political'], 'long_name': 'United States', 'short_name': 'US'}, {'types': ['postal_code'], 'long_name': '02169', 'short_name': '02169'}], 'geometry': {'location_type': 'APPROXIMATE', 'location': {'lng': -71.00379099999999, 'lat': 42.252297}, 'viewport': {'southwest': {'lng': -71.00513998029149, 'lat': 42.2509480197085}, 'northeast': {'lng': -71.00244201970848, 'lat': 42.25364598029149}}}}]}

Answer 1

適切に構造化されたJSONで、あなたがこれを行うことができます：

import json 
import pandas 

df = pandas.DataFrame(json.load(open('example.json', 'r')).items()) 

トップレベルのJSONプロパティ名が列1で対応する値を持つ列0になります。これは元のオブジェクト内にネストされた任意のjsonオブジェクトに対しても機能します。私はあなたのjsonサンプルで動作させることができませんでしたが、ここで最初の例jsonで動作します：http://jsonapi.org/examples/