Hola, Andrés, espero que estés bien
Parece que estás en el camino correcto para trabajar con la normalización de datos en Pandas. A partir de las imágenes que compartiste, ya has logrado cargar y normalizar los datos usando json_normalize. Aquí te dejo algunos pasos adicionales que podrías considerar para continuar con tu análisis:
Explorar los datos: Ya has usado head() y info(), lo cual es excelente para obtener una visión general. También podrías usar describe() para obtener estadísticas descriptivas de las columnas numéricas.
Limpiar los datos: Asegúrate de que los datos estén limpios. Por ejemplo, verifica si hay valores nulos o duplicados que debas manejar.
Analizar el gasto total: Puedes sumar los valores en la columna "Valor da compra" para identificar al cliente que más gastó. Asegúrate de convertir los valores a un formato numérico si es necesario.
datos_ventas_con_normalizacion['Valor da compra'] = datos_ventas_con_normalizacion['Valor da compra'].apply(lambda x: [float(valor.replace('R$', '').replace(',', '.')) for valor in x])
datos_ventas_con_normalizacion['Gasto total'] = datos_ventas_con_normalizacion['Valor da compra'].apply(sum)
cliente_max_gasto = datos_ventas_con_normalizacion.loc[datos_ventas_con_normalizacion['Gasto total'].idxmax()]
Visualizar los datos: Considera crear gráficos para visualizar los patrones de compra, como un gráfico de barras para los gastos totales por cliente.
Espero que estos pasos te sean útiles para avanzar en tu proyecto. ¡Bons estudios!