Exécuter un pipeline ETL

Prêt à exécuter votre premier pipeline ETL ? Allons-y !

Ici, les fonctions extract(), transform() et load() ont été définies pour vous. Pour lancer ce pipeline ETL, vous allez exécuter chacune de ces fonctions. Si vous êtes curieux, jetez un œil à l'apparence de la fonction extract().

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

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<cours>ETL et ELT en Python</cours>

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Instructions de l’exercice

Utilisez la fonction extract() pour extraire les données du fichier raw_data.csv.
Transformez le DataFrame extracted_data à l'aide de la fonction transform().
Enfin, chargez le DataFrame transformed_data dans la table SQL cleaned_data.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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")

Modifier et exécuter le code