Postgres डेटाबेस में डेटा लोड करना
सोर्स सिस्टम से डेटा निकालने और उसे analytics या reporting उपयोग मामलों के अनुरूप ट्रांसफॉर्म करने के बाद, अब बारी आती है डेटा को अंतिम स्टोरेज मीडियम में लोड करने की। साफ़ किया हुआ डेटा किसी SQL डेटाबेस में स्टोर करने से डेटा कंज़्यूमर्स के लिए उसे एक्सेस करना और उस पर क्वेरी चलाना आसान हो जाता है। इस उदाहरण में, आप साफ़ किया हुआ डेटा Postgres डेटाबेस में लोड करने का अभ्यास करेंगे.
sqlalchemy इम्पोर्ट किया जा चुका है, और pandas pd नाम से उपलब्ध है। cleaned_testing_scores DataFrame की शुरुआती कुछ पंक्तियाँ नीचे दी गई हैं:
street_address city math_score ... best_score
01M539 111 Columbia Street Manhattan 657.0 Math
02M545 350 Grand Street Manhattan 613.0 Math
01M292 220 Henry Street Manhattan 410.0 Math
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में ETL और ELT
अभ्यास निर्देश
- कनेक्शन स्ट्रिंग अपडेट करें ताकि लिखना
schoolsडेटाबेस में हो, औरsqlalchemyका उपयोग करके एक कनेक्शन ऑब्जेक्ट बनाएँ. pandasका उपयोग करकेcleaned_testing_scoresDataFrame कोschoolsडेटाबेस कीscoresटेबल में लिखें.- अगर टेबल में पहले से डेटा मौजूद है, तो मौजूदा DataFrame के साथ वैल्यूज़ को replace करना सुनिश्चित करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Update the connection string, create the connection object to the schools database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")
# Write the DataFrame to the scores table
cleaned_testing_scores.____(
name="____",
con=db_engine,
index=False,
if_exists="____"
)