İçiçe filmler

Bir süredir bilgisayarında bulunan ve farklı filmler hakkında veriler içeren bir movies veri kümesi dikkatini çekiyor. Bu veriyi analiz etmek istiyorsun, ancak iç içe (nested) bir JSON biçiminde olduğunu fark ediyorsun.

Bunu bir DataFrame'e okumak için az önce öğrendiğin fonksiyonu kullanman gerekecek. Sonrasında, ortaya çıkan DataFrame'i çalışmayı kolaylaştıracak şekilde yeniden şekillendireceksin.

Yarı-yapısal movies adlı JSON senin için hazır. Mutlaka konsolda incelemeyi unutma!

Bu egzersiz

pandas ile Veriyi Yeniden Şekillendirme

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

pandas içinden json_normalize() fonksiyonunu içe aktar.
movies içinde yer alan JSON'u normalleştir. İç içe kayıtlardan üretilen adları alt çizgi ile ayır.
Ortaya çıkan movies_norm DataFrame'ini geniş formattan uzun formata yeniden şekillendir; benzersiz indeks olarak director ve producer sütunlarını kullan. Sütunlardan oluşturulan yeni değişkenin adını movies koy; features ile başlayacak, alt çizgiyle ayrılacak ve son eki kelimeler içerecek.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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)

Kodu Düzenle ve Çalıştır