Aquisição de dados

Vamos obter nosso primeiro conjunto de dados de IoT.

Você vai começar consumindo uma API ambiental fornecida por uma comunidade pública. A API tem vários endpoints, e você vai começar consumindo os dados de temperatura. Os dados vêm em intervalos de 10 minutos e há um histórico limitado disponível.

Você usará requests para baixar os últimos 5 registros. Como o endpoint fornece dados codificados em JSON, você pode usar .json() no objeto de resposta para obter um objeto Python (neste caso, uma lista).

Depois, converta a lista em um DataFrame do pandas para poder trabalhar com os dados com facilidade.

A constante URL para consumir os dados já foi definida para você. Observe que esta URL é diferente da usada no vídeo.

Este exercício faz parte do curso

Analisando Dados de IoT em Python

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Instruções do exercício

Importe requests e pandas como pd.
Baixe os dados de URL usando requests e armazene o resultado em res.
Converta o resultado codificado em JSON res em um objeto Python e armazene em data_temp.
Converta data_temp em um DataFrame do pandas df_temp.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# Imports
____
____

# Download data from URL
res = ____

# Convert the result
data_temp = ____
print(data_temp)

# Convert json data to DataFrame
df_temp = pd.____(____)

print(df_temp.head())

Editar e executar o código