Concatenarea dataframe-urilor

În acest exercițiu, vei exersa concatenarea înregistrărilor prin crearea unui set de date cu cele mai bine cotate 100 de cafenele din New York City, conform Yelp.

API-urile limitează adesea cantitatea de date returnate, deoarece transmiterea unor seturi de date mari poate fi costisitoare ca timp și resurse. API-ul Yelp Business Search limitează rezultatele unui apel la 50 de înregistrări. Totuși, parametrul offset permite preluarea rezultatelor începând de după un număr specificat. Modificând offset-ul, putem obține rezultatele 1-50 într-un apel și 51-100 în altul, după care le adăugăm în dataframe-uri.

pandas (ca pd), requests și json_normalize() au fost deja importate. Primele 50 de cafenele cu cel mai bun rating se află deja într-un dataframe, top_50_cafes.

Acest exercițiu face parte din cursul

Ingestie eficientă a datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Adaugă un parametru "offset" în params, astfel încât apelul API Yelp să returneze cafenelele 51-100.
Concatenează rezultatele apelului API cu top_50_cafes, setând ignore_index pentru ca rândurile să fie renumerotate.
Afișează forma dataframe-ului rezultat, cafes, pentru a confirma că există 100 de înregistrări.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Add an offset parameter to get cafes 51-100
params = {"term": "cafe", 
          "location": "NYC",
          "sort_by": "rating", 
          "limit": 50,
          ____}

result = requests.get(api_url, headers=headers, params=params)
next_50_cafes = json_normalize(result.json()["businesses"])

# Concatenate the results, setting ignore_index to renumber rows
cafes = ____

# Print shape of cafes
____

Editează și rulează codul