Deuxième étape : convertir la liste de dictionnaires reçue de l'API en DataFrame pandas (vu au sixième chapitre), pour bénéficier de tous ses outils d'analyse.

import pandas as pd

ventes = [
    {"produit": "riz", "categorie": "alimentation", "montant": 25},
    {"produit": "huile", "categorie": "alimentation", "montant": 40},
    {"produit": "savon", "categorie": "hygiene", "montant": 15},
]

df = pd.DataFrame(ventes)
print(df)

Ce code affiche un DataFrame à trois colonnes (produit, categorie, montant) et trois lignes : pd.DataFrame() accepte directement une liste de dictionnaires (vue dans Python Intermédiaire), pas seulement un dictionnaire de listes (vu au sixième chapitre) — chaque dictionnaire de la liste devient une ligne, ses clés devenant les colonnes.

Cette conversion est le point de jonction entre une réponse d'API (typiquement une liste de dictionnaires) et les outils pandas déjà vus au sixième chapitre : sélection, filtrage, tri, groupby.

print(df.shape)

À vous de jouer : convertissez une liste de dictionnaires (simulant une réponse d'API) en DataFrame avec pd.DataFrame(), et affichez .shape.