Ingestion de données JSON avec pandas

Lors de la création d'un pipeline de données, vous pouvez être amené à 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 à partir d'un fichier JSON avec pandas.

pandas a été importé sous l'alias pd, et le fichier JSON que vous allez ingérer est situé au chemin "testing_scores.json".

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<cours>ETL et ELT en Python</cours>

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Instructions de l’exercice

Modifiez 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 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