Опрацювання глибоко вкладених даних
У попередній вправі ви «сплющували» дані, вкладені на один рівень. Тут вам потрібно розпакувати ще глибше вкладені дані.
Атрибут categories у відповіді Yelp API містить списки об'єктів. Щоб спростити ці дані, ви використаєте аргументи json_normalize(), щоб указати шлях до categories і вибрати інші атрибути для включення в датафрейм. Також змініть роздільник, щоб полегшити вибір стовпців, і додайте префікс до інших атрибутів, щоб уникнути конфліктів назв стовпців. Ми пройдемо це крок за кроком.
pandas (як pd) і json_normalize() уже імпортовано. Дані у форматі JSON про кафе в Нью-Йорку з Yelp збережено в змінній data.
Ця вправа є частиною курсу
Оптимізоване завантаження даних із pandas
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# Flatten businesses records and set underscore separators
flat_cafes = ____(data["businesses"],
____)
# View the data
print(flat_cafes.head())