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ELT を実行してみましょう

ETL プロセスの実行に慣れてきましたか?それでは、今度は ELT パイプラインに挑戦しましょう。これまでと同様に、extract()load()transform() 関数はあらかじめ用意されています。みなさんはこれらの関数を実行することに集中すれば大丈夫です。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

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演習の手順

  • 適切な ETL 関数を使って、raw_data.csv ファイルからデータを抽出します。
  • raw_data DataFrame をデータウェアハウス内の raw_data テーブルに読み込みます。
  • transform() 関数を呼び出して、raw_data ソーステーブル内のデータを変換します。

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
raw_data = ____(file_name="____.csv")

# Load the extracted_data to the raw_data table
load(data_frame=____, table_name="____")

# Transform data in the raw_data table
____(
  source_table="____", 
  target_table="cleaned_data"
)
コードを編集して実行