सेल्स डेटा को CSV फ़ाइल में लोड करना
डेटा लोड करना किसी भी डेटा पाइपलाइन का एक आवश्यक हिस्सा है. इससे यह सुनिश्चित होता है कि किसी भी डेटा कंज़्यूमर और प्रोसेस को उस डेटा तक भरोसेमंद पहुँच मिले जो आपने पाइपलाइन में पहले एक्सट्रैक्ट और ट्रांसफॉर्म किया है. इस अभ्यास में, आप pandas (जिसे pd के रूप में इम्पोर्ट किया गया है) का उपयोग करके ट्रांसफॉर्म किए गए सेल्स डेटा को CSV फ़ाइल में लोड करने का अभ्यास करेंगे. इसके अलावा, कच्चा डेटा एक्सट्रैक्ट किया जा चुका है और DataFrame raw_sales_data 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 कीमत 25 डॉलर से कम है.load()फंक्शन को अपडेट करें ताकि ट्रांसफॉर्म किए गए सेल्स डेटा को"transformed_sales_data.csv"नामक फ़ाइल में लिखा जाए, और सुनिश्चित करें किindexकॉलम 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
____(____)