Transformer des données JSON

Lorsque vous lisez des données au format JSON dans un dictionnaire, il est probable que vous deviez effectuer une certaine transformation manuelle des données avant de pouvoir les stocker dans un DataFrame. C'est courant lorsque vous travaillez avec des dictionnaires imbriqués, que vous aurez l'occasion d'explorer dans cet exercice.

Le fichier "nested_school_scores.json" a été lu dans un dictionnaire disponible dans la variable raw_testing_scores, qui a la forme suivante :

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

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

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Instructions de l’exercice

Parcourez à la fois les clés et les valeurs du dictionnaire raw_testing_scores.
Extrayez la valeur de "street_address" depuis chaque dictionnaire imbriqué dans l'objet raw_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)

Modifier et exécuter le code