नेस्टेड JSONs को फ़्लैटन करें
JSON डेटा की एक विशेषता यह है कि यह नेस्टेड हो सकता है: किसी attribute का मान खुद attribute-value जोड़ों से बना हो सकता है. यह नेस्टेड डेटा अनपैक करके, यानी फ़्लैटन करके, अपने अलग-अलग dataframe कॉलम्स में रखना ज़्यादा उपयोगी होता है. pandas.io.json सबमॉड्यूल में json_normalize() नाम का फंक्शन है जो यही काम करता है.
Yelp API का response डेटा नेस्टेड है. आपका काम coordinates और location कॉलम्स में अगले स्तर के डेटा को फ़्लैटन करना है.
pandas (उपनाम pd) और requests इम्पोर्ट किए गए हैं. API कॉल का परिणाम response में स्टोर है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
pandas के साथ सरल Data Ingestion
अभ्यास निर्देश
pandasकेio.jsonसबमॉड्यूल सेjson_normalize()फंक्शन लोड करें.responseसे JSON डेटा अलग कीजिए और उसेdataमें असाइन करें.json_normalize()का उपयोग करके businesses डेटा को फ़्लैटन करें और एक dataframecafesमें लोड करें.sepआर्ग्युमेंट में पीरियड्स के बजाय अंडरस्कोर्स (_) का उपयोग सेट करें.dataका head दिखाएँ.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Load json_normalize()
____
# Isolate the JSON data from the API response
data = ____
# Flatten business data into a dataframe, replace separator
cafes = ____(data["businesses"],
____)
# View data
print(cafes.head())