Deeply nested डेटा को हैंडल करें
पिछले अभ्यास में, आपने एक-लेयर गहराई तक nested डेटा को flatten किया था. यहाँ आप और भी गहराई तक nested डेटा को अनपैक करेंगे.
Yelp API के response में categories ऐट्रिब्यूट ऑब्जेक्ट्स की लिस्ट्स रखता है. इस डेटा को flatten करने के लिए, आप json_normalize() के आर्ग्युमेंट्स इस्तेमाल करेंगे: categories तक का path बताएँगे और वे दूसरे ऐट्रिब्यूट चुनेंगे जिन्हें dataframe में शामिल करना है. आपको सेपरेटर भी बदलना चाहिए ताकि कॉलम चयन आसान हो, और बाकी ऐट्रिब्यूट्स को prefix देना चाहिए ताकि कॉलम नाम टकराएँ नहीं. हम इसे चरणबद्ध करके करेंगे.
pandas (as pd) और json_normalize() इम्पोर्ट किए जा चुके हैं. NYC में कैफे से संबंधित JSON-फॉर्मेटेड Yelp डेटा data के रूप में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Flatten businesses records and set underscore separators
flat_cafes = ____(data["businesses"],
____)
# View the data
print(flat_cafes.head())