Xử lý dữ liệu lồng nhau sâu
Trong bài trước, bạn đã làm phẳng dữ liệu lồng một cấp. Ở đây, bạn sẽ mở rộng dữ liệu lồng nhiều cấp hơn.
Thuộc tính categories trong phản hồi của Yelp API chứa các danh sách đối tượng. Để làm phẳng dữ liệu này, bạn sẽ dùng các đối số của json_normalize() để chỉ định đường dẫn đến categories và chọn các thuộc tính khác để đưa vào dataframe. Bạn cũng nên đổi ký tự phân tách để thuận tiện cho việc chọn cột và thêm tiền tố cho các thuộc tính khác để tránh trùng tên cột. Chúng ta sẽ thực hiện từng bước.
pandas (dưới tên pd) và json_normalize() đã được import. Dữ liệu Yelp dạng JSON về các quán cafe ở NYC được lưu trong data.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nạp dữ liệu gọn nhẹ với pandas
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Flatten businesses records and set underscore separators
flat_cafes = ____(data["businesses"],
____)
# View the data
print(flat_cafes.head())