CSV ファイルをカスタマイズする
ときには、CSV ファイルにデータをカスタマイズして保存する必要があります。たとえば、ヘッダーの値を変える、DataFrame のインデックス列を含める／含めない、列を区切る文字を変更する、などです。この演習では、これらを練習しつつ、ファイルが望ましいファイルパスに保存されていることも確認します。
pandas ライブラリは pd としてインポート済みで、データはすでに「Quantity Ordered」が 1 より大きい行のみを含むように変換済みです。クリーンな DataFrame は clean_sales_data という変数に保存されています。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ ETL と ELT
演習の手順
osライブラリをインポートします。- クリーンな DataFrame を、ヘッダーなしで
path_to_writeにある CSV として書き出します。 - ファイルが指定したパスに書き出されたことを確認します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import the os library
____
# Load the data to a csv file with the index, no header and pipe separated
def load(clean_data, path_to_write):
clean_data.____(____, header=____, sep="|")
load(clean_sales_data, "clean_sales_data.csv")
# Check that the file is present.
file_exists = os.____.____(____)
print(file_exists)