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Postgres にロードする

この演習では、PostgreSQL のデータウェアハウスにデータを書き出します。変換の結果をアプリケーションで使いたいときに便利です。

たとえば、変換の結果として映画のおすすめを示す列が追加され、それをオンラインストアで利用したい場合などです。

ワークスペースには、pandas の DataFrame film_pdf が用意されています。

参考までに、sqlalchemy の接続 URI の構造は次のとおりです。

postgresql://[user[:password]@][host][:port][/database]

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

  • データベースエンジンを作成するための接続 URI を完成させてください。ユーザー名とパスワードはそれぞれ repl、password、ホストは localhost、ポートは 5432 です。今回のデータベースは dwh です。
  • 呼び出しを完成させ、データベース内の "store" スキーマを使うようにしてください。テーブルが存在する場合は、完全に置き換えます。

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。

# Finish the connection URI
connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine_dwh = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)

# Transformation step, join with recommendations data
film_pdf_joined = film_pdf.join(recommendations)

# Finish the .to_sql() call to write to store.film
film_pdf_joined.to_sql("film", ____, schema="____", if_exists="____")

# Run the query to fetch the data
pd.read_sql("SELECT film_id, recommended_film_ids FROM store.film", db_engine_dwh)
コードを編集して実行