Cargar datos en una base de datos Postgres

Después de extraer los datos de un sistema origen y transformarlos para alinearlos con casos de uso analíticos o de reporting, llega el momento de cargarlos en un medio de almacenamiento final. Guardar los datos limpios en una base de datos SQL facilita que los consumidores de datos puedan acceder a ellos y ejecutar consultas. En este ejemplo, practicarás cómo cargar datos limpios en una base de datos Postgres.

Se ha importado sqlalchemy, y pandas está disponible como pd. Las primeras filas del DataFrame cleaned_testing_scores se muestran a continuación:

             street_address       city  math_score  ... best_score
01M539  111 Columbia Street  Manhattan       657.0      Math
02M545     350 Grand Street  Manhattan       613.0      Math
01M292     220 Henry Street  Manhattan       410.0      Math

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Instrucciones del ejercicio

Actualiza la cadena de conexión para escribir en la base de datos schools y crea un objeto de conexión usando sqlalchemy.
Usa pandas para escribir el DataFrame cleaned_testing_scores en la tabla scores de la base de datos schools.
Si la tabla ya tiene datos, asegúrate de reemplazar los valores con el DataFrame actual.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Update the connection string, create the connection object to the schools database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")

# Write the DataFrame to the scores table
cleaned_testing_scores.____(
	name="____",
	con=db_engine,
	index=False,
	if_exists="____"
)

Editar y ejecutar código