Das "T" in ELT

Vergiss ELT nicht! Hier wurden die Funktionen extract() und load() bereits für dich definiert. Jetzt musst du nur noch die Funktion transform() fertigstellen und die Pipeline ausführen. Los geht’s!

Diese Übung ist Teil des Kurses

ETL und ELT in Python

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Anleitung zur Übung

Aktualisiere die Funktion transform(), damit sie die Methode .execute() auf dem Objekt data_warehouse aufruft.
Verwende die so aktualisierte Funktion transform(), um Daten in der Zieltabelle total_sales zu befüllen, indem du Daten aus der Quelltabelle raw_sales_data transformierst.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Complete building the transform() function
def transform(source_table, target_table):
  data_warehouse.____(f"""
  CREATE TABLE {target_table} AS
      SELECT
          CONCAT("Product ID: ", product_id),
          quantity * price
      FROM {source_table};
  """)

extracted_data = extract(file_name="raw_sales_data.csv")
load(data_frame=extracted_data, table_name="raw_sales_data")

# Populate total_sales by transforming raw_sales_data
____(source_table="____", target_table="____")

Code bearbeiten und ausführen