import pandas as pd
import json as js
dados = r'l\raw\informacoes.json'
with open(dados, encoding='utf-8') as f:
dados_brutos = js.load(f)
informacoes = pd.json_normalize(dados_brutos, record_path='enderecos', meta=['nome', 'idade'])
informacoes
Oi, Luan! Como vai?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
O seu código mostra que você já compreende como transformar dados aninhados em um DataFrame mais utilizável para análise.
Uma dica interessante para o futuro é usar o parâmetro errors='ignore' no json_normalize para evitar que problemas com chaves ausentes interrompam a execução do código.
informacoes = pd.json_normalize(
dados_brutos,
record_path='enderecos',
meta=['nome','idade'],
errors='ignore'
)
print(informacoes)
Este código cria um DataFrame mesmo que algumas entradas do JSON não tenham todas as chaves, evitando erros na normalizacao.
Qualquer dúvida que surgir, compartilhe no fórum. Abraços e bons estudos!
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