Tabel target
Pada latihan sebelumnya, Anda telah menghitung sebuah DataFrame bernama recommendations. DataFrame ini berisi pasangan user_id dan course_id, dengan sebuah rating yang merepresentasikan rating rata-rata untuk kursus tersebut. Asumsinya adalah kursus dengan rating tertinggi yang memenuhi syarat bagi seorang pengguna akan menjadi rekomendasi terbaik.
Sekarang saatnya memasukkan tabel ini ke dalam basis data sehingga dapat digunakan oleh beberapa produk seperti mesin rekomendasi atau sistem email.
Karena ini adalah objek pandas.DataFrame, Anda dapat menggunakan metode .to_sql(). Tentu saja, Anda harus terlebih dahulu tersambung ke basis data menggunakan URI koneksi. Tabel recommendations tersedia di lingkungan Anda.
Latihan ini adalah bagian dari kursus
Pengantar Data Engineering
Petunjuk latihan
- Isi URI koneksi untuk basis data Postgres pada host
localhostdengan port5432. Anda dapat tersambung dengan penggunarepldan sandipassword. Nama basis datanya adalahdwh. - Lengkapi fungsi
load_to_dwh(). Fungsi ini harus menulis ke tabel"recommendations"dan mengganti tabel jika sudah ada.
Latihan interaktif praktis
Cobalah latihan ini dengan menyelesaikan kode contoh berikut.
connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)
def load_to_dwh(recommendations):
recommendations.____("____", ____, ____="____")