Gestionează datele profund imbricate
În exercițiul anterior, ai aplatizat date imbricate pe un singur nivel. Aici vei desface date imbricate mai adânc.
Atributul categories din răspunsul API Yelp conține liste de obiecte. Pentru a aplatiza aceste date, vei folosi argumentele funcției json_normalize() pentru a specifica calea către categories și a selecta alte atribute de inclus în dataframe. De asemenea, vei schimba separatorul pentru a facilita selectarea coloanelor și vei adăuga un prefix celorlalte atribute pentru a evita coliziunile de nume. Vom parcurge acest proces pas cu pas.
pandas (ca pd) și json_normalize() au fost importate. Datele Yelp în format JSON despre cafenele din New York sunt stocate în data.
Acest exercițiu face parte din cursul
Ingestie eficientă a datelor cu pandas
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
# Flatten businesses records and set underscore separators
flat_cafes = ____(data["businesses"],
____)
# View the data
print(flat_cafes.head())