JSON-Daten in den Arbeitsspeicher laden
Wenn Daten im JSON-Format gespeichert sind, lassen sie sich nicht immer leicht in ein DataFrame laden. Das ist beim File "nested_testing_scores.json" der Fall. Hier müssen die Daten zunächst manuell aufbereitet werden, bevor sie in einem DataFrame gespeichert werden können.
Damit du direkt loslegen kannst, wurde pandas als pd in den Workspace geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>ETL und ELT mit Python</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
def extract(file_path):
# Read the JSON file into a DataFrame, orient by index
return pd.____(file_path, orient="index")
# Call the extract function, pass in the desired file_path
raw_testing_scores = ____("____")
print(raw_testing_scores.head())