使用Python从JSON嵌套列表和字符串数组中提取值

我正试图从JSON数据集中提取马萨诸塞州波士顿多个街区的坐标，但我一直在努力只获取每个城市的第一对坐标；下面是Roslindale坐标的小版本。

现在我已经提取了我想要使用的数据

这将返回多个坐标对，但我只需要第一对，下面是我现在返回的示例输出：

这可能有点过分，但这使得查询像这样的嵌套JSON结构变得非常容易

遍历文档时，首先需要获取数组中的每个元素（

[*]

），然后为每个元素选择一个对象（Python字典）中的项。您将在

properties

下选择邻居，然后选择

Name

（

properties.Name

）。对于类似嵌套的属性，也可以执行相同的操作

坐标位于

几何体下。坐标
是坐标对数组的数组

导入jmespath
作为pd进口熊猫
query=”“”
[*].{ 
邻居：属性。名称，
邻居ID:properties.neighborary\u ID，
SqMiles:properties.SqMiles，
纬度：几何坐标[0][0][0][0]，
经度：几何。坐标[0][0][0][1]
}
"""
compiled=jmespath.compile（查询）
结果=编译的.search（波士顿社区）
df=pd.DataFrame.from_记录（结果）
#邻里邻居ID平方英里经纬度
#0 Roslindale None 2.51-71.125927 42.272013
基本上你需要一列中的LAT和另一列中的所有LONG？是的，这会有帮助，但每个城市大约有1200个纬度和经度对，我只想在每个城市拉第一对。回答很好，不知道JMESPath，谢谢分享+1 :)
"features": [{
    "type": "Feature",
    "properties": {
      "Name": "Roslindale",
      "Acres": 1605.5682375,
      "SqMiles": 2.51,
    },
    "geometry": {
      "type": "MultiPolygon",
      "coordinates": [
        [
          [
            [
              -71.125927174853857,
              42.272013107957406
            ],
            [
              -71.125927174853857,
              42.272013107957406
            ]
          ]
        ],
        [
          [
            [
              -71.125830766767592,
              42.272212845889705
            ],
            [
              -71.125830766767592,
              42.272212845889705
            ]
          ]
        ],
        [
          [
            [
              -71.125767203228904,
              42.272315958536389
            ],
            [
              -71.125767203228904,
              42.272315958536389
            ]
          ]
        ]
      ]
    }
  },

for data in boston_neighborhoods:
    neighborhood_name = data['properties']['Name']
    neighborhood_id = data['properties']['Neighborhood_ID']
    neighborhood_size = data['properties']['SqMiles']
    neighborhood_latlon = data['geometry']['coordinates']
    neighborhood_lat = neighborhood_latlon
    neighborhood_lon = neighborhood_latlon

    neighborhoods = neighborhoods.append({'Neighborhood': neighborhood_name,
                                          'Neighborhood_ID': neighborhood_id,
                                          'SqMiles': neighborhood_size,
                                          'Latitude': neighborhood_lat,
                                          'Longitude': neighborhood_lon}, ignore_index=True)

Latitude                   |           Longitude     
--------------------------------------------------------
[[[[-71.12592717485386,    |    [[[[-71.12592717485386, 
42.272013107957406], [...  |    42.272013107957406], [...