pytest के साथ यूनिट टेस्ट लिखना
इस अभ्यास में, आप एक डेटा पाइपलाइन को मान्य करने के लिए यूनिट टेस्ट लिखने का अभ्यास करेंगे। आप टेस्ट बनाने के लिए assert और अन्य टूल्स का प्रयोग करेंगे, और जाँचेंगे कि डेटा पाइपलाइन अपेक्षा के अनुसार काम करती है या नहीं.
extract() और transform() फंक्शंस आपके लिए उपलब्ध कराए गए हैं, साथ ही pandas, जिसे pd नाम से इम्पोर्ट किया गया है। आप transform() फंक्शन का परीक्षण करेंगे, जो नीचे दिया गया है.
def transform(raw_data):
raw_data["average_taxable_income"] = raw_data["total_taxable_income"] / raw_data["number_of_firms"]
clean_data = raw_data.loc[raw_data["average_taxable_income"] > 100, :]
clean_data.set_index("industry_name", inplace=True)
return clean_data
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में ETL और ELT
अभ्यास निर्देश
pytestलाइब्रेरी इम्पोर्ट करें.- यह assert करें कि
clean_tax_dataवैरिएबल में संग्रहीत मानpd.DataFrameका एक इंस्टेंस है. - वैलिडेट करें कि
clean_tax_dataDataFrame में कॉलमों की संख्याraw_tax_dataDataFrame में संग्रहीत कॉलमों से अधिक है.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import ____
def test_transformed_data():
raw_tax_data = extract("raw_tax_data.csv")
clean_tax_data = transform(raw_tax_data)
# Assert that the transform function returns a pd.DataFrame
assert ____(clean_tax_data, pd.DataFrame)
# Assert that the clean_tax_data DataFrame has more columns than the raw_tax_data DataFrame
____ len(clean_tax_data.columns) ____ len(raw_tax_data.columns)