Transformando dados JSON
Ao ler dados em formato JSON para um dicionário, é bem provável que você precise aplicar algum nível de transformação manual antes de armazená-los em um DataFrame. Isso é comum ao trabalhar com dicionários aninhados, que você vai explorar neste exercício.
O arquivo "nested_school_scores.json" foi lido em um dicionário disponível na variável raw_testing_scores, que tem o seguinte formato:
{
"01M539": {
"street_address": "111 Columbia Street",
"city": "Manhattan",
"scores": {
"math": 657,
"reading": 601,
"writing": 601
}
}, ...
}
Este exercicio faz parte do curso
ETL e ELT em Python
Instruções do exercicio
- Faça um loop pelas chaves e pelos valores do dicionário
raw_testing_scores. - Extraia o
"street_address"de cada dicionário aninhado dentro do objetoraw_testing_scores.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
normalized_testing_scores = []
# Loop through each of the dictionary key-value pairs
for school_id, school_info in raw_testing_scores.____():
normalized_testing_scores.append([
school_id,
school_info.____("____"), # Pull the "street_address"
school_info.get("city"),
school_info.get("scores").get("math", 0),
school_info.get("scores").get("reading", 0),
school_info.get("scores").get("writing", 0),
])
print(normalized_testing_scores)