フィクスチャを使ったデータパイプラインのユニットテスト
直前の動画で、ユニットテストはデータパイプラインへの信頼性を高め、開発中のバグの検出にも役立つことを学びました。この演習では、pytest ライブラリと assert を使って、フィクスチャとユニットテストの両方を書く練習をします。
これからユニットテストを作成する対象の transform 関数を以下に示します。pandas は pd としてインポート済みで、pytest() ライブラリも読み込まれて使用できる状態です。
def transform(raw_data):
raw_data["tax_rate"] = raw_data["total_taxes_paid"] / raw_data["total_taxable_income"]
raw_data.set_index("industry_name", inplace=True)
return raw_data
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。
# Define a pytest fixture
@pytest.fixture()
____ ____():
raw_data = pd.read_csv("raw_tax_data.csv")
# Transform the raw_data, store in clean_data DataFrame, and return the variable
clean_data = ____
return ____