Ne jetez pas l’oiseau
Vous souhaitez lire les données birds dans un DataFrame comme dans l’exercice précédent, mais cette fois-ci, vous voulez essayer une autre approche.
Vous aimeriez écrire un code réutilisable dans ce type de situation afin d’identifier la stratégie la plus rapide pour convertir ces données en un DataFrame exploitable. Vous pensez que travailler avec le format json pourrait accélérer le processus.
Le DataFrame birds est à votre disposition.
Cet exercice fait partie du cours
Reconfigurer les données avec pandas
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Apply json.loads to the bird_facts column and transform it to a list
birds_facts = ____[____].____(____).____
# Print birds_facts
print(birds_facts)