背景： 我從 Google 地圖中獲取了點列表，提取了 csv 數據。在 Pandas 中清理它，并將其導出為 JSON 文件。（用于出口的使用記錄）問題： 坐標是字符串。這是有道理的，因為最初，坐標與 url 綁定在一起Example: https://www.google.com/maps/search/{coordinates}我使用替換功能清除文本，只保留坐標。有沒有辦法使我的位置列中的值成為數字類型并將它們放入列表中。我導出的 JSON文件的示例模擬數據如下：[{ "Bin":"Yes", "Location":"##.##,-###.##" },我試圖清理我的數據，如下例所示我嘗試建模的GeoJSON文件示例[{ location: [41.8781, -87.6298], city: "Chicago" },目標： 我正在嘗試制作一個自定義地圖以供在 Mapbox 中使用我的數據框的示例模型 Bin Location0 Yes ##.##,-###.##1 Yes ##.##,-###.##輸入：df.typesOutput:Bin objectLocation objectdtype: object感謝您的幫助。
1 回答
慕娘9325324
TA貢獻1783條經驗 獲得超4個贊
您需要將數字存儲在單獨的列中（我假設這些是緯度/經度坐標），以便將它們視為數字并按您期望的方式工作。理想情況下，您應該更改 json 清理代碼以返回如下所示的結果，然后再將其讀入數據幀：
{
lat: 41.8781,
long: -87.6298,
city: "Chicago"
}
但是，一旦它位于數據框中，您也可以解決這個問題：
json_data = [
{"location": [41.8781, -87.6298], "city": "chicago"},
{"location": [44.8141, 20.1234], "city": "somewhere"}
]
df = pd.DataFrame.from_records(json_data)
print(df)
location city
0 [41.8781, -87.6298] chicago
1 [44.8141, 20.1234] somewhere
print(df.dtypes)
location object
city object
dtype: object
應用我們的轉換：
df[["lat", "long"]] = pd.DataFrame(df["location"].tolist(), columns=["lat", "long"])
print(df)
location city lat long
0 [41.8781, -87.6298] chicago 41.8781 -87.6298
1 [44.8141, 20.1234] somewhere 44.8141 20.1234
print(df.dtypes)
location object
city object
lat float64
long float64
dtype: object
我們剛剛所做的就是告訴 pandas 我們的“位置”列實際上有 2 個值，并且它們應該位于單獨的列中。我們擴展它并將其添加回原始數據框。
如果出于某種原因，pandas 不會自動將您的緯度/經度列解析為浮點數，您可以使用將pd.to_numeric對象列轉換為整數/浮點數據類型。
df["lat"] = pd.to_numeric(df["lat"])
df["long"] = pd.to_numeric(df["long"])
print(df)
location city lat long
0 [41.8781, -87.6298] chicago 41.8781 -87.6298
1 [44.8141, 20.1234] somewhere 44.8141 20.1234
print(df.dtypes)
location object
city object
lat float64
long float64
dtype: object
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