geopandasデータフレームまたはpandasデータフレームにgeojason URLをどのように読み込みますか？

Question

私はこの本を試してみましたが、私は散らかっ見通しを得た

from io import StringIO, BytesIO 
Trial ='https://data.cityofnewyork.us/resource/t7ny-aygi.geojson?vendorid=VTS&payment_type=CRD&$limit=500' 
trialck = requests.get(Trial).content 
final = pd.read_csv(StringIO(trialck.decode('utf-8')), sep = '\t') 
final.head() 

{ "タイプ"： "れるFeatureCollection"、 "機能"：[{ "タイプ"： "機能"、 "幾何学"：{ "タイプ" ： "ポイント"、 "座標"：[-73.87057,40.773757]}、 "プロパティ"：{"tpep_dropoff_datetime"： "2013-04- 02T16：00：00.000"、 "trip_distance"： "11.279999999999999"、 "dropoff_longitude" "0"、 "tip_amount"： "0"、 "payment_type"： "CRD"、 "fare_amount"： "37"、 "pickup_longitude"： "-73.870570000000001"、 "pickup_latitude"： "40732897000000001"、 "tolls_amount" "VTS"、 "pickup_location"：{"type"： "Point"、 "coordinates"、 "Vendor"、 "Vendor"、 "Vendor_count" ：[ - 73.991167,40.732897]}、 "total_amount"： "37.5"、 "tpep_pickup_datetime"： "2013-04-02T15：22：00.000"、 "dropoff_latitude"： "40.7737570000 "タイプ"： "フィーチャー"、 "ジオメトリ"：{"タイプ"： "ポイント"、 "座標"： - 74.00296、 "00003"、 "ratecodeid"： "1"、 "mta_tax"： "0.5"}} "trip_distance"： "5.5"、 "dropoff_longitude"： " - 74.002960000000002"、 "pickup_latitude"： "40.766105000000003"、 "40.722112"} "プロパティ"：{"tpep_dropoff_datetime"： "2013-07-19T07：52：00.000" 、 "tolls_amount"： "0"、 "tip_amount"： "3.8999999999999999"、 "payment_type"： "CRD"、 "fare_amount"： "19.5"、 "pickup_longitude"： " - 73.954407000000003"、 "passenger_count"： "1" "store_and_fwd_flag"：null、 "extra"： "0"、 "vendorid"： "VTS"、 "pickup_location"：{"type"： "Point"、 "coordinates"：[ - 73.954407,40.766105]}、 "total_amount" ： "27.899999999999999"、 "tpep_pickup_datetime"： "2013-07-19T07：33：00.000"、 "dropoff_latitude"： "40.722112000000003"、 "ratecodeid"： "1"、 "mta_tax"： "0.5"}}、{"type "："フィーチャー "、"ジオメトリ "：

Answer 1

pandas.io.json.json_normalizeを試すことができます。この場合、完全なjsonリターンは処理できませんが、jsonで'features'キーを指定すると、pandasはそれをデータフレームに変換できます。

import requests 
url = 'https://data.cityofnewyork.us/resource/t7ny-aygi.geojson?vendorid=VTS&payment_type=CRD&$limit=500' 
response = requests.get(url) 
data = response.json() 
df = pd.io.json.json_normalize(data['features'])