Transformer des données JSON
Il est fort probable qu'en lisant des données au format JSON dans un dictionnaire, vous deviez appliquer une certaine transformation manuelle avant de pouvoir les stocker dans un DataFrame. C'est courant lorsqu'on travaille avec des dictionnaires imbriqués, ce que vous pourrez explorer dans cet exercice.
Le fichier "nested_school_scores.json" a été lu dans un dictionnaire disponible dans la variable raw_testing_scores, qui prend la forme suivante :
{
"01M539": {
"street_address": "111 Columbia Street",
"city": "Manhattan",
"scores": {
"math": 657,
"reading": 601,
"writing": 601
}
}, ...
}
Cette activité fait partie du cours
ETL et ELT en Python
Instructions de l’exercice
- Parcourez à la fois les clés et les valeurs du dictionnaire
raw_testing_scores. - Extrayez la valeur de
"street_address"de chaque dictionnaire imbriqué dans l'objetraw_testing_scores.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
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)