Valider les transformations de données
Excellent travail jusqu'ici ! Vérifier manuellement quelques transformations est une très bonne première étape pour garantir la qualité des données tout au long d'un pipeline. pandas propose plusieurs fonctions intégrées pour vous y aider !
Pour vous lancer dans cet exercice, pandas a été importé sous le nom pd.
Cet exercice fait partie du cours
<cours>ETL et ELT en Python</cours>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")