DataFrames को concatenate करें
इस अभ्यास में, आप रिकॉर्ड्स को जोड़कर एक डेटासेट बनाएँगे: Yelp के अनुसार न्यूयॉर्क सिटी के 100 सबसे अधिक रेटिंग वाले कैफ़े।
APIs अक्सर लौटाए गए डेटा की मात्रा सीमित करती हैं, क्योंकि बड़े डेटासेट भेजना समय और संसाधन-गहन हो सकता है। Yelp Business Search API एक कॉल में लौटाए गए परिणामों को 50 रिकॉर्ड्स तक सीमित करता है। हालाँकि, offset पैरामीटर से यूज़र किसी निर्दिष्ट संख्या के बाद से परिणाम प्राप्त कर सकता है। offset बदलकर, हम एक कॉल में 1-50 और दूसरी में 51-100 परिणाम ले सकते हैं। फिर हम DataFrames को जोड़ (append) सकते हैं।
pandas (उपनाम pd), requests, और json_normalize() इम्पोर्ट किए जा चुके हैं। 50 टॉप-रेटेड कैफ़े पहले से ही एक DataFrame top_50_cafes में मौजूद हैं।
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
अभ्यास निर्देश
paramsमें एक"offset"पैरामीटर जोड़ें ताकि Yelp API कॉल से 51-100 वाले कैफ़े मिलें।- API कॉल के परिणामों को
top_50_cafesके साथ concatenate करें औरignore_indexऐसा सेट करें कि पंक्तियाँ दोबारा नंबर हो जाएँ। - परिणामस्वरूप DataFrame
cafesका shape प्रिंट करें ताकि पक्का हो कि 100 रिकॉर्ड्स हैं।
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Add an offset parameter to get cafes 51-100
params = {"term": "cafe",
"location": "NYC",
"sort_by": "rating",
"limit": 50,
____}
result = requests.get(api_url, headers=headers, params=params)
next_50_cafes = json_normalize(result.json()["businesses"])
# Concatenate the results, setting ignore_index to renumber rows
cafes = ____
# Print shape of cafes
____