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Le tableau cible

Dans les exercices précédents, vous avez calculé un DataFrame appelé recommendations. Il contient des paires de user_id's' et course_id's, avec une note qui représente la note moyenne de ce cours. L'hypothèse est que le cours le mieux noté, qui est éligible pour un utilisateur, serait le mieux à recommander.

Il est temps de placer ce tableau dans une base de données afin qu'il puisse être utilisé par plusieurs produits tels qu'un moteur de recommandation ou un système d'envoi d'e-mails.

Comme il s'agit d'un objet pandas.DataFrame, vous pouvez utiliser la méthode .to_sql(). Bien entendu, vous devez d'abord vous connecter à la base de données à l'aide de la connexion URI. Le tableau recommendations est disponible dans votre environnement.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction à l'ingénierie des données

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Instructions

  • Complétez la connexion URI pour la base de données Postgres sur l'hôte localhost avec le port 5432. Vous pouvez vous connecter avec l'utilisateur repl et le mot de passe password. Le nom de la base de données est dwh.
  • Complétez la fonction load_to_dwh(). Il doit écrire dans le tableau "recommendations" et remplacer le tableau s'il existe déjà.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)

def load_to_dwh(recommendations):
    recommendations.____("____", ____, ____="____")
Modifier et exécuter le code