Ejecutar una canalización ETL

¿Listo para ejecutar tu primera canalización ETL? ¡Vamos a ello!

Aquí ya tienes definidas las funciones extract(), transform() y load(). Para ejecutar esta canalización ETL de datos, vas a llamar a cada una de estas funciones. Si te da curiosidad, echa un vistazo a cómo es la función extract().

def extract(file_name):
    print(f"Extracting data from {file_name}")
    return pd.read_csv(file_name)

Este ejercicio forma parte del curso

ETL and ELT con Python

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Instrucciones del ejercicio

Usa la función extract() para extraer datos del archivo raw_data.csv.
Transforma el DataFrame extracted_data usando la función transform().
Por último, carga el DataFrame transformed_data en la tabla SQL cleaned_data.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Extract data from the raw_data.csv file
extracted_data = ____(file_name="raw_data.csv")

# Transform the extracted_data
transformed_data = transform(data_frame=____)

# Load the transformed_data to cleaned_data.csv
____(data_frame=transformed_data, target_table="cleaned_data")

Editar y ejecutar código