Valider les transformations de données
Excellent travail jusqu'ici ! Vérifier manuellement quelques transformations est une excellente première étape pour assurer la qualité des données tout au long d'un pipeline. pandas offre plusieurs fonctions intégrées qui vous aident précisément pour cela !
Pour vous aider à démarrer cet exercice, pandas a été importé sous le nom pd.
Cette activité fait partie du cours
ETL et ELT en Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
def extract(file_path):
# Ingest the data to a DataFrame
raw_data = pd.____(____)
# Return the DataFrame
return raw_data
raw_sales_data = extract("sales_data.parquet")