Desafio 1:
https://colab.research.google.com/drive/1d7EOYT2sTVqt8i6unzT7qyFDOP2Hg3Cz?usp=sharing
Desafio 2:
https://colab.research.google.com/drive/1izDi-M7z3obUzFjJMreqWxgvvkVjFUmt?usp=sharing
Hola Estudiante, ¡espero que estés bien!
Parece que estás trabajando en dos desafíos interesantes que implican la manipulación de datos con Pandas. Aquí te doy algunas sugerencias para cada uno de los proyectos:
Para comenzar con este desafío, deberás abrir el archivo JSON y usar json_normalize para convertirlo en un DataFrame de Pandas. Aquí tienes un ejemplo de cómo podrías hacerlo:
import pandas as pd
# Cargar los datos desde el archivo JSON
df_ventas = pd.read_json('https://cdn3.gnarususercontent.com.br/2928-transformacao-manipulacao-dados/dados_vendas_clientes.json')
# Normalizar los datos
df_ventas_normalized = pd.json_normalize(df_ventas['clientes'])
# Mostrar los primeros registros para verificar
print(df_ventas_normalized.head())
Para este proyecto, el proceso es similar. Abre el archivo JSON y usa json_normalize para estructurar los datos en un DataFrame. Aquí tienes un ejemplo:
# Cargar los datos desde el archivo JSON
df_condominios = pd.read_json('https://cdn3.gnarususercontent.com.br/2928-transformacao-manipulacao-dados/dados_locacao_imoveis.json')
# Normalizar los datos
df_condominios_normalized = pd.json_normalize(df_condominios['inquilinos'])
# Mostrar los primeros registros para verificar
print(df_condominios_normalized.head())
Estos ejemplos deberían ayudarte a empezar con la manipulación de los datos. Asegúrate de explorar los DataFrames resultantes para comprender mejor la estructura de los datos y cómo puedes trabajar con ellos para completar los desafíos.
Espero haber ayudado y buenos estudios!