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Nested movies

आप अपने कंप्यूटर पर काफी समय से रखे एक movies डेटासेट के बारे में उत्सुक हैं, जिसमें अलग-अलग फिल्मों का डेटा है. आप उस डेटा का विश्लेषण करना चाहते हैं, लेकिन आपको पता चलता है कि यह nested JSON फॉर्मेट में है.

इसे DataFrame में पढ़ने के लिए, आपको वही फंक्शन इस्तेमाल करना होगा जिसे आपने अभी सीखा है. उसके बाद, आप बने हुए DataFrame को reshape करेंगे ताकि उसके साथ काम करना आसान हो जाए.

movies नाम का यह semi-structured JSON आपके लिए उपलब्ध है. कंसोल में इसे ज़रूर देखें!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

pandas के साथ डेटा को रीशेप करना

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • pandas से json_normalize() फंक्शन इम्पोर्ट करें.
  • movies में मौजूद JSON को normalize करें. Nested records से बनने वाले नामों को अंडरस्कोर से अलग करें.
  • बने हुए movies_norm DataFrame को wide से long फॉर्मेट में reshape करें, और director तथा producer कॉलम्स को unique indexes के रूप में इस्तेमाल करें. कॉलम्स movies से बनने वाले नए वैरिएबल का नाम features से शुरू हो, जिसे अंडरस्कोर से अलग किया गया हो और जिसमें शब्दों वाला suffix शामिल हो.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import the json_normalize function
____

# Normalize movies and separate the new columns with an underscore 
movies_norm = ____(____, sep=____)

# Reshape using director and producer as index, create movies from column starting from features
movies_long = pd.____(____, stubnames=____, 
                      i=____, j=____, 
                      sep=____, suffix=____)

# Print movies_long
print(movies_long)
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