Das "T" in ELT

Vergessen wir nicht den ELT! Hier sind die Funktionen extract() und load() für dich definiert worden. Jetzt musst du nur noch die Funktion transform() definieren und die Pipeline starten. Schnappt sie euch!

Diese Übung ist Teil des Kurses

ETL und ELT in Python

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Anleitung zur Übung

Aktualisiere die Funktion transform(), um die Methode .execute() für das Objekt data_warehouse aufzurufen.
Verwende die neu aktualisierte Funktion transform(), um die Daten in der Tabelle total_sales zu füllen, indem du die Daten in der Tabelle raw_sales_data transformierst.

Interaktive 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