Transformar datos JSON

Cuando lees datos en formato JSON a un diccionario, es muy probable que tengas que aplicar alguna transformación manual antes de poder guardarlos en un DataFrame. Esto es habitual al trabajar con diccionarios anidados, algo que podrás explorar en este ejercicio.

El archivo "nested_school_scores.json" se ha leído en un diccionario disponible en la variable raw_testing_scores, que tiene el siguiente formato:

{
    "01M539": {
        "street_address": "111 Columbia Street",
        "city": "Manhattan",
        "scores": {
              "math": 657,
              "reading": 601,
              "writing": 601
        }
  }, ...
}

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Instrucciones del ejercicio

Recorre tanto las claves como los valores del diccionario raw_testing_scores.
Extrae el "street_address" de cada diccionario anidado dentro del objeto raw_testing_scores.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

normalized_testing_scores = []

# Loop through each of the dictionary key-value pairs
for school_id, school_info in raw_testing_scores.____():
	normalized_testing_scores.append([
    	school_id,
    	school_info.____("____"),  # Pull the "street_address"
    	school_info.get("city"),
    	school_info.get("scores").get("math", 0),
    	school_info.get("scores").get("reading", 0),
    	school_info.get("scores").get("writing", 0),
    ])

print(normalized_testing_scores)

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