import pandas as pd
import json
url = '/content/drive/MyDrive/Dados/Dados_normalizando_json/questao_5.json'
with open(url, 'r') as arquivo:
dados5 = json.load(arquivo)
df5 = pd.json_normalize(dados5, sep = '_')
df5
Você está vendo a versão anterior da nova experiência da Alura que estamos preparando para você. Em breve, ela ganha uma identidade visual novinha totalmente pensada em potencializar seus estudos!
import pandas as pd
import json
url = '/content/drive/MyDrive/Dados/Dados_normalizando_json/questao_5.json'
with open(url, 'r') as arquivo:
dados5 = json.load(arquivo)
df5 = pd.json_normalize(dados5, sep = '_')
df5
Oi, Marcia Gabrielle! Como vai?
Obrigada por compartilhar seu código com a comunidade Alura
Gostei de como você usou o parâmetro sep na função pd.json_normalize, isso ajuda bastante a manter os nomes das colunas mais claros quando os dados são aninhados.
Aproveitando o tema, quero te recomendar um episódio do podcast Hipsters Ponto Tech: Análise de Dados no Brasil – episódio #402. Ele comenta os principais achados do relatório State of Data Brazil e traz reflexões muito atuais sobre o mercado de dados no Brasil.
Espero que goste! Abraços e bons estudos!
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!