Convalidare una data pipeline con assert
Per scrivere unit test per le data pipeline, è importante familiarizzare con la parola chiave assert e con la funzione isinstance(). In questo esercizio, farai pratica con questi due strumenti per validare i componenti di una data pipeline.
Le funzioni extract() e transform() sono già a tua disposizione, insieme a pandas, importato come pd. Sia extract() sia transform() restituiscono un DataFrame. Buon lavoro!
Questo esercizio fa parte del corso
ETL and ELT in Python
esercizio interattivo pratico
Prova questo esercizio completando questo codice di esempio.
raw_tax_data = extract("raw_tax_data.csv")
clean_tax_data = transform(raw_tax_data)
# Validate the number of columns in the DataFrame
____ len(clean_tax_data.columns) == ____