Cargar datos de ventas en un archivo CSV
Cargar datos es un componente esencial de cualquier flujo de datos. Garantiza que los consumidores y procesos de datos tengan acceso fiable a los datos que has extraído y transformado antes en la canalización. En este ejercicio practicarás cómo cargar datos de ventas transformados a un archivo CSV usando pandas, que se ha importado como pd. Además, los datos en bruto ya se han extraído y están disponibles en el DataFrame raw_sales_data.
Este ejercicio forma parte del curso
ETL and ELT con Python
Instrucciones del ejercicio
- Filtra el DataFrame
raw_sales_datapara quedarte solo con los artículos cuyo precio sea menor de 25 dólares. - Actualiza la función
load()para escribir los datos de ventas transformados en un archivo llamado"transformed_sales_data.csv", asegurándote de no incluir la columnaindex. - Llama a la función
load()sobre el DataFrame depurado.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
def transform(raw_data):
# Find the items prices less than 25 dollars
return raw_data.loc[raw_data["Price Each"] ____ ____, ["Order ID", "Product", "Price Each", "Order Date"]]
def load(clean_data):
# Write the data to a CSV file without the index column
____.____("transformed_sales_data.csv", index=____)
clean_sales_data = transform(raw_sales_data)
# Call the load function on the cleaned DataFrame
____(____)