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टार्गेट टेबल

पिछले अभ्यासों में, आपने recommendations नाम का एक DataFrame निकाला है. इसमें user_id और course_id की जोड़ियाँ हैं, साथ ही एक रेटिंग है जो इस कोर्स की औसत रेटिंग दर्शाती है. मान यह है कि किसी यूज़र के लिए पात्र सबसे अधिक रेटिंग वाला कोर्स ही रिकमेंड करने के लिए सबसे अच्छा होगा.

अब इस टेबल को किसी डेटाबेस में डालने का समय है ताकि इसे रिकमेंडेशन इंजन या ईमेलिंग सिस्टम जैसे कई प्रोडक्ट्स इस्तेमाल कर सकें.

क्योंकि यह एक pandas.DataFrame ऑब्जेक्ट है, आप .to_sql() मेथड का उपयोग कर सकते हैं. बेशक, पहले आपको कनेक्शन URI का उपयोग करके डेटाबेस से कनेक्ट करना होगा. recommendations टेबल आपके एनवायरनमेंट में उपलब्ध है.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

Introduction to Data Engineering

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • Postgres डेटाबेस के लिए कनेक्शन URI भरें, जहाँ होस्ट localhost और पोर्ट 5432 है. आप repl यूज़र और password पासवर्ड से कनेक्ट कर सकते हैं. डेटाबेस का नाम dwh है.
  • load_to_dwh() फंक्शन को पूरा करें. इसे "recommendations" टेबल में लिखना चाहिए और यदि टेबल पहले से मौजूद हो, तो उसे रिप्लेस करना चाहिए.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)

def load_to_dwh(recommendations):
    recommendations.____("____", ____, ____="____")
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