Aplatizarea JSON-urilor imbricate

O caracteristică a datelor JSON este că pot fi imbricate: valoarea unui atribut poate conține la rândul ei perechi atribut-valoare. Aceste date imbricate sunt mai utile atunci când sunt despachetate, sau aplatizate, în coloane separate ale unui DataFrame. Submodulul pandas.io.json conține o funcție, json_normalize(), care face exact asta.

Răspunsul primit de la API-ul Yelp conține date imbricate. Sarcina ta este să aplatizezi următorul nivel de date din coloanele coordinates și location.

pandas (ca pd) și requests au fost deja importate. Rezultatele apelului API sunt stocate în response.

Acest exercițiu face parte din cursul

Ingestie eficientă a datelor cu pandas

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Importă funcția json_normalize() din submodulul io.json al lui pandas.
Extrage datele JSON din response și atribuie-le variabilei data.
Folosește json_normalize() pentru a aplatiza și încărca datele despre cafenele într-un DataFrame, cafes. Setează argumentul sep să folosească underscore (_) în loc de puncte.
Afișează primele rânduri din data.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Load json_normalize()
____

# Isolate the JSON data from the API response
data = ____

# Flatten business data into a dataframe, replace separator
cafes = ____(data["businesses"],
             ____)

# View data
print(cafes.head())

Editează și rulează codul