Обработка глубоко вложенных данных
В предыдущем упражнении вы выравнивали данные с одним уровнем вложенности. Здесь вы будете разворачивать более глубоко вложенные данные.
Атрибут categories в ответе Yelp API содержит списки объектов. Чтобы выровнять эти данные, вы воспользуетесь аргументами json_normalize() для указания пути к categories и выбора других атрибутов, которые нужно включить в датафрейм. Также следует изменить разделитель для удобного выбора столбцов и добавить префикс к другим атрибутам, чтобы избежать конфликтов имён столбцов. Выполним это поэтапно.
pandas (как pd) и json_normalize() уже импортированы. Данные Yelp о кафе в Нью-Йорке в формате JSON хранятся в переменной data.
Это упражнение является частью курса
Эффективный импорт данных с pandas
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Flatten businesses records and set underscore separators
flat_cafes = ____(data["businesses"],
____)
# View the data
print(flat_cafes.head())