ÎncepețiÎncepe gratuit

Filme imbricate

Ești curios(curioasă) în legătură cu un set de date movies pe care îl ai de ceva timp pe calculator și care conține informații despre diverse filme. Vrei să analizezi acele date, dar îți dai seama că sunt în format JSON imbricat.

Pentru a le citi într-un DataFrame, va trebui să folosești funcția pe care tocmai ai învățat-o. Apoi vei remodela DataFrame-ul rezultat pentru a-l face mai ușor de utilizat.

Fișierul JSON semi-structurat numit movies este disponibil. Asigură-te că îl examinezi în consolă!

Acest exercițiu face parte din cursul

Restructurarea datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă funcția json_normalize() din pandas.
  • Normalizează fișierul JSON conținut în movies. Separă numele generate din înregistrările imbricate cu un underscore.
  • Remodelează DataFrame-ul movies_norm rezultat din format wide în format long, folosind coloanele director și producer ca indexuri unice. Numește noua variabilă creată din coloane movies, începând cu features, separată printr-un underscore cu un sufix care conține cuvinte.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Import the json_normalize function
____

# Normalize movies and separate the new columns with an underscore 
movies_norm = ____(____, sep=____)

# Reshape using director and producer as index, create movies from column starting from features
movies_long = pd.____(____, stubnames=____, 
                      i=____, j=____, 
                      sep=____, suffix=____)

# Print movies_long
print(movies_long)
Editează și rulează codul