嵌套的电影数据

您一直对电脑里保存已久的一份 movies 数据集很好奇，其中包含多部电影的数据。您想要对其进行分析，但发现它是嵌套的 JSON 格式。

要将其读入 DataFrame，您需要使用刚学到的函数。之后，您会对得到的 DataFrame 进行重塑，以便更容易处理。

名为 movies 的半结构化 JSON 已为您提供。请先在控制台中查看其内容！

本练习是课程的一部分

使用 pandas 重塑数据

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练习说明

从 pandas 中导入 json_normalize() 函数。
规范化 movies 中的 JSON。将由嵌套记录生成的名称用下划线分隔。
将得到的 movies_norm DataFrame 从宽表重塑为长表，使用 director 和 producer 列作为唯一索引。将由列 movies 创建的新变量命名为以 features 开头、用下划线分隔且后缀为单词的名称。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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)

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