Sales डेटा को CSV फ़ाइल में लोड करना
डेटा लोड करना किसी भी डेटा पाइपलाइन का एक ज़रूरी हिस्सा है. इससे सुनिश्चित होता है कि आपकी पाइपलाइन में पहले एक्सट्रैक्ट और ट्रांसफॉर्म किया गया डेटा, आगे के किसी भी डेटा कंज़्यूमर और प्रोसेस के लिए भरोसेमंद रूप से उपलब्ध रहे. इस अभ्यास में, आप pandas (जिसे pd के रूप में इम्पोर्ट किया गया है) का उपयोग करके ट्रांसफॉर्म किए गए sales डेटा को CSV फ़ाइल में लोड करना अभ्यास करेंगे. इसके अलावा, कच्चा डेटा पहले ही एक्सट्रैक्ट किया जा चुका है और raw_sales_data DataFrame में उपलब्ध है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में ETL और ELT
अभ्यास निर्देश
raw_sales_dataDataFrame को फ़िल्टर करें ताकि केवल वे आइटम रहें जिनकी price 25 dollars से कम हो.load()फंक्शन को अपडेट करें ताकि ट्रांसफॉर्म किया गया sales डेटा"transformed_sales_data.csv"नाम की फ़ाइल में लिखा जाए, औरindexकॉलम शामिल न हो.- साफ़ किए गए DataFrame पर
load()फंक्शन को कॉल करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
def transform(raw_data):
# Find the items prices less than 25 dollars
return raw_data.loc[raw_data["Price Each"] ____ ____, ["Order ID", "Product", "Price Each", "Order Date"]]
def load(clean_data):
# Write the data to a CSV file without the index column
____.____("transformed_sales_data.csv", index=____)
clean_sales_data = transform(raw_sales_data)
# Call the load function on the cleaned DataFrame
____(____)