#Projeto 1 - vendas online
import pandas as pd
dados = pd.read_json('/content/dados_vendas_clientes.json')
dados = pd.json_normalize(dados['dados_vendas'])
dados = dados.explode('Valor da compra')
dados.head()
#Projeto 2 - Administração de condomínios
import pandas as pd
dados = pd.read_json('/content/dados_locacao_imoveis.json')
dados = pd.json_normalize(dados['dados_locacao'])
dados.head()
Oi, Bárbara! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Em um ponto importante, você organizou bem os dados ao usar pd.read_json() + pd.json_normalize() para “abrir” a estrutura do JSON, e no Projeto 1 a ideia de explode() foi uma boa escolha para transformar a lista de Valor da compra em linhas, deixando a análise mais direta.
Uma dica interessante para o futuro é aplicar reset_index(drop=True) depois do explode() para evitar índices repetidos e facilitar filtros e joins; veja este exemplo:
import pandas as pd
dados = pd.read_json('/content/dados_vendas_clientes.json')
dados = pd.json_normalize(dados['dados_vendas'])
dados = dados.explode('Valor da compra').reset_index(drop=True)
print(dados.head())
Esse código explode a coluna em linhas e reorganiza o indice para ficar sequencial.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!