[Projeto] Como eu fiz: | Pandas: transformação e manipulação de dados

A base de dados utilizada nessa análise é a dadosvendasclientes.json e contém informações importantes sobre os clientes como, o nome de cadastro do cliente, o valor total pago na compra e o dia da compra. Sabendo essas informações, o desafio do projeto 1: vendas online será abrir a base de dados com Pandas e aplicar o jsonnormalize.

import pandas as pd

dados_vendas = pd.read_json('/content/dados_vendas_clientes.json')

dados_vendas

pd.json_normalize(dados_vendas['dados_vendas'])

Disponibilizo a base de dados dadoslocacaoimoveis.json, que contém informações sobre o apartamento dos locatários, o dia acordado para o pagamento do aluguel, o dia da efetivação do pagamento de aluguel e o valor do aluguel. * Com essas informações, o desafio do projeto 2: administração de condomínios será similar ao desafio do projeto 1, abrir a base de dados com Pandas e aplicar o jsonnormalize no DataFrame


dados_locacao = pd.read_json('/content/dados_locacao_imoveis.json')

dados_locacao

pd.json_normalize(dados_locacao['dados_locacao'])

Olá, Roger! Como vai?

Muito bem! Continue resolvendo os desafios e compartilhando com a comunidade Alura.

Observei que você explorou o uso do método read_json() para carregar os dados de um arquivo JSON, utilizou muito bem o acesso à coluna dados_vendas para obter dados específicos e ainda compreendeu a importância do método json_normalize() para transformar estruturas complexas em um DataFrame tabular e mais utilizável.

Uma dica interessante para o futuro é usar o parâmetro record_path do json_normalize() para acessar dados aninhados mais profundamente de forma direta. Dessa forma:

import pandas as pd

dados_vendas = pd.read_json('/content/dados_vendas_clientes.json')

pd.json_normalize(dados_vendas['dados_vendas'], record_path=['itens'])

Isso faz com que você acesse listas de itens dentro de cada venda, facilitando análises mais detalhadas por produto ou categoria.

Para saber mais:

Sugestão de conteúdo para você mergulhar ainda mais sobre o tema:

[Documentação] - pandas.json_normalize

Fico à disposição! E se precisar, conte sempre com o apoio do fórum.

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