Daten aus Parkettdateien extrahieren
Eine der gängigsten Möglichkeiten, Daten aus einem Quellsystem zu übernehmen, ist das Lesen von Daten aus einer Datei, z. B. einer CSV Datei. Da die Daten immer größer werden, hat der Bedarf an besseren Dateiformaten zu neuen spaltenorientierten Dateitypen geführt, wie zum Beispiel Parkettdateien.
In dieser Übung übst du das Extrahieren von Daten aus einer Parkettdatei.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>ETL und ELT mit Python</Kurs>Übungsanweisungen
- Lies die Parkettdatei unter dem Pfad
"sales_data.parquet"in einenpandasDataFrame ein. - Überprüfe die Datentypen des DataFrame über
print()ing. - Gib die Form des DataFrame sowie seinen Kopf aus.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
import pandas as pd
# Read the sales data into a DataFrame
sales_data = pd.____("____", engine="fastparquet")
# Check the data type of the columns of the DataFrames
print(sales_data.____)
# Print the shape of the DataFrame, as well as the head
print(sales_data.____)
print(sales_data.____())