En este capítulo vimos cómo normalizar datos en formato JSON usando pandas.json_normalize(). Aprendimos que esta función convierte estructuras anidadas en un formato tabular, lo que facilita mucho el análisis. Probamos con ejemplos simples, listas de diccionarios y casos más complejos como pacientes2.json, donde tuvimos que usar parámetros como record_path y meta para expandir las columnas y mantener información adicional como Año e Investigación. En conclusión, la normalización es clave para transformar datos jerárquicos en DataFrames claros y listos para trabajar en Pandas.
