ELT in Aktion

Du fühlst dich sicher beim Ausführen von ETL-Prozessen? Dann ist es Zeit, ELT-Pipelines auszuprobieren. Wie zuvor wurden die Funktionen extract(), load() und transform() schon für dich definiert; du musst dich nur darum kümmern, diese Funktionen auszuführen. Viel Erfolg!

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>ETL und ELT in Python</Kurs>

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Übungsanweisungen

Verwende die passende ETL-Funktion, um Daten aus der Datei raw_data.csv zu extrahieren.
Lade das DataFrame raw_data in die Tabelle raw_data in einem Data Warehouse.
Rufe die Funktion transform() auf, um die Daten in der Quelltabelle raw_data zu transformieren.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Extract data from the raw_data.csv file
raw_data = ____(file_name="____.csv")

# Load the extracted_data to the raw_data table
load(data_frame=____, table_name="____")

# Transform data in the raw_data table
____(
  source_table="____", 
  target_table="cleaned_data"
)

Code bearbeiten und ausführen