Обробка даних документів

Упродовж цього розділу ви дослідили низку інструментів для роботи з напівструктурованими документними даними в Postgres. У фінальній вправі ви застосуєте їх усі, щоб створити набір даних, готовий до аналітики. Ви працюватимете з таблицею nested_reviews, форма якої показана нижче.

nested_reviews table, showing sample data.

Щоб допомогти вам розпочати, pandas імпортовано як pd, а об'єкт з'єднання створено та збережено у змінній db_engine. Успіхів!

Ця вправа є частиною курсу

Вступ до NoSQL

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Використайте оператор #> щоб повернути вкладене поле branch з об'єкта location у стовпці review у форматі JSON. Задайте псевдонім branch.
Зверніться до поля statement у стовпці review, використовуючи оператор ->>, і задайте результату псевдонім statement.
Відфільтруйте результати так, щоб залишити лише записи з reviewer локацією 'Australia', використавши функцію json_extract_path_text.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Extract fields from JSON, and filter by reviewer location
query = """
    SELECT
    	review_id,
        ____ #> '{____, ____}' AS ____,
        ____ ->> '____' AS ____,
        rating
    FROM nested_reviews
    WHERE ____(____, '____', '____') = 'Australia'
    ORDER BY rating DESC;
"""

data = pd.read_sql(query, db_engine)
print(data)

Редагувати та запускати код