Pruebas unitarias de una canalización de datos con fixtures
En el último vídeo has aprendido que las pruebas unitarias pueden ayudar a infundir más confianza en tu canalización de datos, e incluso pueden ayudar a detectar errores a lo largo del desarrollo. En este ejercicio, practicarás escribiendo tanto fixtures como pruebas unitarias, utilizando la biblioteca pytest y assert.
A continuación se muestra, como referencia, la función transform en torno a la cual construirás pruebas unitarias. pandas se ha importado como pd, y la biblioteca pytest() está cargada y lista para su uso.
def transform(raw_data):
raw_data["tax_rate"] = raw_data["total_taxes_paid"] / raw_data["total_taxable_income"]
raw_data.set_index("industry_name", inplace=True)
return raw_data
Este ejercicio forma parte del curso
Introducción a las canalizaciones de datos
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
# Define a pytest fixture
@pytest.fixture()
____ ____():
raw_data = pd.read_csv("raw_tax_data.csv")
# Transform the raw_data, store in clean_data DataFrame, and return the variable
clean_data = ____
return ____