Вкладені фільми
Ви зацікавилися набором даних movies, який уже деякий час зберігається у вас на комп'ютері та містить дані про різні фільми. Ви хочете його проаналізувати, але виявляєте, що формат — вкладений JSON.
Щоб зчитати його в датафрейм, вам знадобиться щойно вивчена функція. Після цього ви переформатуєте отриманий датафрейм, щоб з ним було зручніше працювати.
Напівструктурований JSON під назвою movies уже доступний для вас. «Обов'язково перегляньте його в консолі»!
Ця вправа є частиною курсу
Переформатування даних у pandas
Інструкції до вправи
- Імпортуйте функцію
json_normalize()зpandas. - Нормалізуйте JSON, що міститься в
movies. Розділяйте імена, згенеровані з вкладених записів, підкресленням. - Переформатуйте отриманий датафрейм
movies_normіз широкого у довгий формат, використовуючи стовпціdirectorіproducerяк унікальні індекси. Назвіть нову змінну, створену зі стовпцівmovies, починаючи зfeatures, розділену підкресленням із суфіксом, що містить слова.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)