Olá, Alison, tudo bem?

No curso, foi carregado o JSON, feito a normalização com json_normalize() e inclusive utilizamos o explode() para transformar listas em várias linhas. Isso gera um DataFrame com colunas planificadas.

Mas neste desafio, você está recarregando o JSON cru novamente com pd.read_json(url), sem aplicar json_normalize() e sem extrair descricao_vizinhanca de forma correta, e é por isso que o erro ocorre: o campo 'descricao_vizinhanca' não existe nesse DataFrame.

Para solucionar, você precisa reutilizar o DataFrame que foi normalizado, ou fazer a normalização novamente nessa célula.

Solução 1 – Reutilizar os dados normalizados:

# Considerando que você já fez isso antes:
# dados = pd.json_normalize(dados['info_moveis'])
# dados = dados.explode(colunas[3:])

# Aqui, apenas prepara a nova coluna com base em 'descricao_local'
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_local'].str.lower()
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_vizinhanca'].str.replace('[^a-zA-Z0-9\-\']', ' ', regex=True)
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_vizinhanca'].str.replace('(?<!\w)-(?!\w)', '', regex=True)
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_vizinhanca'].str.split()
dados.head()

Solução 2 – Se você quiser deixar o desafio independente:

import pandas as pd

# Carregar e normalizar diretamente
url = '/content/dados_hospedagem.json'
dados_raw = pd.read_json(url)
dados = pd.json_normalize(dados_raw['info_moveis'])

# Certifique-se de que 'descricao_local' seja texto (não lista)
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_local'].apply(lambda x: ' '.join(x).lower())

# Limpeza
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_vizinhanca'].str.replace('[^a-zA-Z0-9\-\']', ' ', regex=True)
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_vizinhanca'].str.replace('(?<!\w)-(?!\w)', '', regex=True)
dados['descricao_vizinhanca'] = dados['descricao_vizinhanca'].str.split()

dados.head()

Com isso, o erro de KeyError: 'descricao_vizinhanca' desaparece e a coluna é processada corretamente!

Escolha apenas uma dessas opções acima.

Espero ter ajudado.

Qualquer dúvida, não hesite em compartilhar no fórum.

Abraços!