ETL パイプラインの実行
初めての ETL パイプラインを実行する準備はできましたか？早速始めましょう！
ここでは、extract()、transform()、load() という関数がすでに定義されています。このデータ ETL パイプラインを実行するには、これらの関数をそれぞれ実行します。気になる方は、extract() 関数の中身を覗いてみましょう。
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
raw_data.csvファイルからデータを抽出するには、extract()関数を使用してください。transform()関数を使って、extracted_dataDataFrame を変換してください。- 最後に、
transformed_dataDataFrame をcleaned_dataSQL テーブルに読み込んでください。
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")