[Duda] PROFUNDIZANDO EN LA NORMALIZACIÓN

Hola Rita,

¡Gracias por tu pregunta! Vamos a aclarar tus dudas sobre la normalización de archivos JSON.

Cuando te enfrentas a un archivo JSON que contiene diccionarios dentro de diccionarios, es importante utilizar el módulo json para cargar correctamente el archivo antes de aplicar la función json_normalize() de Pandas. Esto es porque json_normalize() trabaja directamente con diccionarios o listas de diccionarios, y el módulo json te ayuda a convertir el archivo JSON en un formato que json_normalize() pueda procesar.

Para archivos JSON simples, donde no hay estructuras anidadas complejas, puedes aplicar directamente lo aprendido en la primera parte de la clase, usando json_normalize() sin necesidad de importar el módulo json, siempre y cuando ya tengas el JSON en formato de diccionario o lista de diccionarios. Por ejemplo:

import pandas as pd

# JSON simple
datos = {'Análisis': 'Principales indicadores de enfermedad cardíaca', 'Año': 2020, 'Numero_Pacientes': 3}

# Normalización directa
df = pd.json_normalize(datos)
print(df)

Sin embargo, si estás trabajando con un archivo JSON que necesitas leer desde un archivo, o si el JSON es más complejo (con estructuras anidadas), entonces sí necesitarás usar el módulo json para cargar los datos primero:

import pandas as pd
import json

# Leyendo un archivo JSON
with open('archivo.json', 'r') as f:
    datos = json.load(f)

# Normalizando los datos
df = pd.json_normalize(datos, record_path='Pacientes', meta=['Investigación', 'Año'])
print(df)

Espero que esto aclare tus dudas sobre cuándo y cómo utilizar el módulo json y la función json_normalize(). ¡Espero haber ayudado y buenos estudios!

Gracias!... me ayudó mucho.