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ターゲットテーブル

これまでの演習で、recommendations という DataFrame を作成しました。これは、user_id と course_id の組み合わせに、このコースの平均評価を表す rating が付いたものです。前提として、ユーザーに適合する中で評価が最も高いコースをおすすめとします。

次は、このテーブルをデータベースに格納し、レコメンデーションエンジンやメール配信システムなど複数のプロダクトで使えるようにします。

これは pandas.DataFrame オブジェクトなので、.to_sql() メソッドが使えます。もちろん、まず接続 URI を使ってデータベースに接続する必要があります。recommendations テーブルは環境内で利用可能です。

この演習はコースの一部です

データエンジニアリング入門

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演習の手順

  • ホスト localhost、ポート 5432 の Postgres データベースへの接続 URI を入力してください。ユーザーは repl、パスワードは password、データベース名は dwh です。
  • load_to_dwh() 関数を完成させてください。"recommendations" テーブルに書き込み、既に存在する場合はテーブルを置き換えるようにします。

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。

connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)

def load_to_dwh(recommendations):
    recommendations.____("____", ____, ____="____")
コードを編集して実行