Costruire una pipeline ETL

Pronto a rendere l'esercizio ancora più interessante? In questo esercizio, dovrai completare il resto della funzione load() prima di eseguire ciascun passaggio del processo ETL. Le funzioni extract() e transform() sono già state definite per te. Buon lavoro!

Questo esercizio fa parte del corso

ETL and ELT in Python

Visualizza il corso

Istruzioni dell'esercizio

Completa la funzione load() scrivendo il DataFrame transformed_data in un file .csv, usando file_name.
Usa la funzione transform() per pulire il DataFrame extracted_data.
Carica transformed_data nel file transformed_data.csv usando la funzione load().

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

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")

Modifica ed esegui il codice