Ingérer des données JSON avec pandas

Lors du développement d'un pipeline de données, vous pourriez devoir travailler avec des données et des sources non tabulaires, comme des API ou des fichiers JSON. Dans cet exercice, nous allons pratiquer l'extraction de données d'un fichier JSON à l'aide de pandas.

pandas a été importé sous le nom pd, et le fichier JSON que vous allez ingérer est enregistré au chemin "testing_scores.json".

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ETL et ELT en Python

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Instructions de l’exercice

Mettez à jour la fonction extract() pour lire un fichier JSON dans un DataFrame pandas, avec une orientation par enregistrements (records).
Passez le chemin testing_scores.json à la fonction extract() et stockez la sortie dans une variable appelée raw_testing_scores.
Affichez les premières lignes (head) du DataFrame raw_testing_scores.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

def extract(file_path):
  # Read the JSON file into a DataFrame
  return pd.____(____, orient="____")

# Call the extract function with the appropriate path, assign to raw_testing_scores
____

# Output the head of the DataFrame
print(raw_testing_scores.____())

Modifier et exécuter le code