Verschachtelte JSONs entpacken

Ein Merkmal von JSON-Daten ist, dass sie verschachtelt sein können: Der Wert eines Attributs kann wiederum aus Attribut-Wert-Paaren bestehen. Diese verschachtelten Daten sind entpackt, also in eigenen DataFrame-Spalten, oft hilfreicher. Das pandas.io.json-Submodul hat dafür die Funktion json_normalize().

Die Antworten der Yelp-API sind verschachtelt. Deine Aufgabe ist es, die nächste Ebene der Daten in den Spalten coordinates und location zu entpacken.

pandas (als pd) und requests wurden importiert. Die Ergebnisse des API-Aufrufs sind in response gespeichert.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Vereinfachte Datenaufnahme mit pandas

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Anleitung zur Übung

Lade die Funktion json_normalize() aus dem io.json-Submodul von pandas.
Isoliere die JSON-Daten aus response und weise sie data zu.
Verwende json_normalize(), um die Unternehmensdaten in einen DataFrame cafes zu entpacken. Setze das Argument sep so, dass Unterstriche (_) statt Punkten verwendet werden.
Zeige den Kopf von data an.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Load json_normalize()
____

# Isolate the JSON data from the API response
data = ____

# Flatten business data into a dataframe, replace separator
cafes = ____(data["businesses"],
             ____)

# View data
print(cafes.head())

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