Charger des données JSON en mémoire
Lorsque les données sont stockées au format JSON, il n'est pas toujours simple de les charger dans un DataFrame. C'est le cas du fichier "nested_testing_scores.json". Ici, vous devrez manipuler les données manuellement avant de pouvoir les stocker dans un DataFrame.
Pour vous aider à démarrer, pandas a été chargé dans l'espace de travail sous le nom pd.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>ETL et ELT en Python</cours>Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
def extract(file_path):
# Read the JSON file into a DataFrame, orient by index
return pd.____(file_path, orient="index")
# Call the extract function, pass in the desired file_path
raw_testing_scores = ____("____")
print(raw_testing_scores.head())