ELT in Aktion

Fühlst du dich gut, wenn du ETL-Prozesse ausführst? Dann ist es an der Zeit, die ELT-Pipelines auszuprobieren. Wie zuvor wurden die Funktionen extract(), load() und transform() für dich definiert; du musst dich nur noch darum kümmern, diese Funktionen auszuführen. Viel Erfolg!

Diese Übung ist Teil des Kurses

ETL und ELT in Python

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Anleitung zur Übung

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

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# 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