Personnaliser un fichier CSV
Il arrive que les données doivent être enregistrées dans un fichier CSV avec des options personnalisées. Cela peut inclure l'utilisation d'intitulés de colonnes différents, l'inclusion ou l'exclusion de la colonne d'index d'un DataFrame, ou la modification du caractère utilisé pour séparer les colonnes. Dans cet exercice, vous allez vous entraîner à cela et vérifier que le fichier est bien stocké au chemin de fichier souhaité.
La bibliothèque pandas a été importée sous le nom pd, et les données ont déjà été transformées pour ne conserver que les lignes dont la "Quantity Ordered" est supérieure à un. Le DataFrame nettoyé est stocké dans une variable nommée clean_sales_data.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>ETL et ELT en Python</cours>Instructions de l’exercice
- Importez la bibliothèque
os. - Écrivez le DataFrame nettoyé dans un CSV à l'emplacement
path_to_write, sans en-tête. - Vérifiez que le fichier a bien été écrit au chemin souhaité.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Import the os library
____
# Load the data to a csv file with the index, no header and pipe separated
def load(clean_data, path_to_write):
clean_data.____(____, header=____, sep="|")
load(clean_sales_data, "clean_sales_data.csv")
# Check that the file is present.
file_exists = os.____.____(____)
print(file_exists)