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एक ETL पाइपलाइन बनाना

मज़ा बढ़ाने के लिए तैयार हैं? इस अभ्यास में, आप ETL प्रोसेस के हर स्टेप को चलाने से पहले load() फंक्शन के बाकी हिस्से बनाने के ज़िम्मेदार होंगे। extract() और transform() फंक्शन आपके लिए पहले से परिभाषित हैं। शुभकामनाएँ!

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Python में ETL और ELT

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • load() फंक्शन को पूरा करें: transformed_data DataFrame को file_name का उपयोग करके .csv फ़ाइल में लिखें।
  • transform() फंक्शन का उपयोग करके extracted_data DataFrame को साफ करें।
  • load() फंक्शन का उपयोग करके transformed_data को transformed_data.csv फ़ाइल में लोड करें।

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

def load(data_frame, file_name):
  # Write cleaned_data to a CSV using file_name
  data_frame.____(____)
  print(f"Successfully loaded data to {file_name}")

extracted_data = extract(file_name="raw_data.csv")

# Transform extracted_data using transform() function
transformed_data = ____(data_frame=____)

# Load transformed_data to the file transformed_data.csv
____(data_frame=____, file_name="transformed_data.csv")
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