Construir un ETL Pipeline

¿Listo para aumentar la diversión? En este ejercicio, te encargarás de construir el resto de la función load() antes de ejecutar cada paso del proceso ETL. Se han definido para ti las funciones extract() y transform(). Buena suerte.

Este ejercicio forma parte del curso

ETL y ELT en Python

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Instrucciones del ejercicio

Completa la función load() escribiendo el DataFrame transformed_data en un archivo .csv, utilizando file_name.
Utiliza la función transform() para limpiar el DataFrame extracted_data.
Carga transformed_data en el archivo transformed_data.csv utilizando la función load().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

def load(data_frame, file_name):
  # Write cleaned_data to a CSV using file_name
  data_frame.____(____)
  print(f"Successfully loaded data to {file_name}")

extracted_data = extract(file_name="raw_data.csv")

# Transform extracted_data using transform() function
transformed_data = ____(data_frame=____)

# Load transformed_data to the file transformed_data.csv
____(data_frame=____, file_name="transformed_data.csv")

Editar y ejecutar código