Transformando os dados do JSON
É provável que, ao ler dados do formato JSON em um dicionário, você tenha que aplicar algum nível de transformação manual aos dados antes que eles possam ser armazenados em um DataFrame. Isso é comum quando se trabalha com dicionários aninhados, que você terá a oportunidade de 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 exercício faz parte do curso
ETL e ELT em Python
Instruções de exercício
- Percorra as chaves e os valores do dicionário
raw_testing_scores. - Extraia o
"street_address"de cada dicionário aninhado no objetoraw_testing_scores.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício preenchendo 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)