assert を使ったデータパイプラインの検証
データパイプラインのユニットテストを作成するには、assert キーワードと isinstance() 関数に慣れておくことが重要です。この演習では、この2つのツールを使ってデータパイプラインの構成要素を検証する練習をします。
関数 extract() と transform() はすでに使用できる状態になっており、pandas も pd としてインポート済みです。extract() と transform() はどちらも DataFrame を返します。頑張ってください。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ ETL と ELT
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。
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) == ____