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() fertig definieren und die Pipeline ausführen. Los geht's!

Diese Übung ist Teil des Kurses

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

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Übungsanweisungen

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

Interaktive praktische Übung

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

# 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