#Importando programas que vou utilizar
import pandas as pd
import json
with open('/content/dados.json', 'r' ) as file:
dados_json = json.load(file)
dados_json
#Normalizando os dados
dados_json = pd.json_normalize(dados_json, record_path=['pessoas'])
dados_json
#Verificando
dados_json.info()
#Transformando tipo
dados_json['idade'] = dados_json['idade'].astype(int)
#Filtrando dados e salvando
dados_filtrado = dados_json.query('`endereco.rua` != ""')
dados_filtrado
Oi, Mateus! Tudo bem?
Agradeço por compartilhar seu código com a comunidade Alura.
Sua organização e clareza no processo de transformação e filtragem chamam atenção. O uso do query com coluna aninhada está muito bem aplicado para esse tipo de dado estruturado.
Uma dica interessante para o futuro é usar o método head() para visualizar apenas as primeiras linhas de um DataFrame, o que ajuda a validar rapidamente a estrutura dos dados.
print(dados_filtrado.head())
Esse código mostra as 5 primeiras linhas de dados_filtrado.
Conte com o apoio da comunidade Alura na sua jornada. Abraços e bons estudos!