เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

ข้อมูลภาพยนตร์แบบ nested

คุณมีชุดข้อมูล movies เก็บไว้ในเครื่องมาสักพักแล้ว และอยากนำมาวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับภาพยนตร์ต่าง ๆ แต่พบว่าข้อมูลนั้นอยู่ในรูปแบบ JSON แบบ nested

หากต้องการนำเข้าสู่ DataFrame จะต้องใช้ฟังก์ชันที่เพิ่งเรียนรู้ไป จากนั้นจะ reshape DataFrame ที่ได้เพื่อให้ทำงานกับข้อมูลได้สะดวกขึ้น

ข้อมูล JSON แบบ semi-structured ชื่อ movies พร้อมใช้งานแล้ว อย่าลืมตรวจสอบดูใน console ด้วย!

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การจัดรูปแบบข้อมูลด้วย pandas

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • Import ฟังก์ชัน json_normalize() จาก pandas
  • Normalize ข้อมูล JSON ที่อยู่ใน movies โดยใช้เครื่องหมาย underscore แยกชื่อที่ได้จาก nested records
  • Reshape DataFrame ชื่อ movies_norm ที่ได้จากขั้นตอนก่อนหน้าจากรูปแบบ wide เป็น long โดยใช้คอลัมน์ director และ producer เป็น index ที่ไม่ซ้ำกัน ตั้งชื่อตัวแปรใหม่ที่สร้างจากคอลัมน์ว่า movies โดยเริ่มต้นด้วย features คั่นด้วย underscore และมี suffix ที่ประกอบด้วยคำ

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด