판매 데이터를 CSV 파일로 로드하기

데이터 로드는 모든 데이터 파이프라인의 핵심 요소입니다. 이를 통해 파이프라인 앞단에서 추출·변환한 데이터에 데이터 소비자와 프로세스가 안정적으로 접근할 수 있어요. 이 연습 문제에서는 pandas(이미 pd로 임포트됨)를 사용해 변환된 판매 데이터를 CSV 파일로 로드하는 방법을 연습합니다. 또한 원시 데이터는 이미 추출되어 raw_sales_data DataFrame으로 제공됩니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 ETL과 ELT

강의 보기

연습 안내

raw_sales_data DataFrame에서 가격이 25달러 미만인 항목만 남기도록 필터링하세요.
변환된 판매 데이터를 "transformed_sales_data.csv"라는 파일로 쓰도록 load() 함수를 수정하고, index 열은 포함하지 않도록 하세요.
정제된 DataFrame에 대해 load() 함수를 호출하세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

def transform(raw_data):
	# Find the items prices less than 25 dollars
	return raw_data.loc[raw_data["Price Each"] ____ ____, ["Order ID", "Product", "Price Each", "Order Date"]]

def load(clean_data):
	# Write the data to a CSV file without the index column
	____.____("transformed_sales_data.csv", index=____)


clean_sales_data = transform(raw_sales_data)

# Call the load function on the cleaned DataFrame
____(____)

코드 편집 및 실행