ETL パイプラインを実行する
最初の ETL パイプラインを実行してみましょう。さっそく始めます！
ここでは、extract()、transform()、load() の各関数が用意されています。データの ETL パイプラインを動かすには、これらの関数を順番に実行します。気になる方は、extract() 関数の中身を少し覗いてみてください。
def extract(file_name):
print(f"Extracting data from {file_name}")
return pd.read_csv(file_name)
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
extract()関数を使って、raw_data.csvファイルからデータを抽出します。transform()関数を使って、extracted_dataDataFrame を変換します。- 最後に、
transformed_dataDataFrame をcleaned_dataの SQL テーブルにロードします。
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。
# Extract data from the raw_data.csv file
extracted_data = ____(file_name="raw_data.csv")
# Transform the extracted_data
transformed_data = transform(data_frame=____)
# Load the transformed_data to cleaned_data.csv
____(data_frame=transformed_data, target_table="cleaned_data")