ELT を実践する
ETL プロセスの実行にはもう慣れてきたでしょうか。今度は ELT パイプラインに挑戦してみましょう。これまでと同様に、extract()、load()、transform() 関数はすでに定義されています。あなたはこれらの関数を実行するだけで構いません。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
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しょう。 raw_dataDataFrame を、データウェアハウスのraw_dataテーブルに読み込みましょう。transform()関数を呼び出して、raw_dataソーステーブルのデータを変換しましょう。
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"
)