JSON データをメモリに読み込む
データが JSON 形式で保存されている場合、必ずしも簡単に DataFrame に読み込めるとは限りません。これは "nested_testing_scores.json" ファイルにも当てはまります。ここでは、DataFrame に格納する前に手作業でデータを整形する必要があります。
開始しやすいように、pandas は pd としてワークスペースに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ ETL と ELT
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
def extract(file_path):
# Read the JSON file into a DataFrame, orient by index
return pd.____(file_path, orient="index")
# Call the extract function, pass in the desired file_path
raw_testing_scores = ____("____")
print(raw_testing_scores.head())