판매 데이터를 CSV 파일로 적재하기
데이터 적재는 모든 데이터 파이프라인의 필수 요소입니다. 이를 통해 데이터 소비자와 프로세스가 파이프라인 앞 단계에서 추출하고 변환한 데이터에 안정적으로 접근할 수 있습니다. 이번 연습 문제에서는 pandas(이미 pd로 임포트됨)를 사용해 변환된 판매 데이터를 CSV 파일로 적재하는 방법을 연습합니다. 또한 원본 데이터는 이미 추출되어 raw_sales_data DataFrame에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 ETL과 ELT
연습 안내
raw_sales_dataDataFrame을 필터링하여 가격이 25달러 미만인 항목만 남기세요.load()함수를 수정하여 변환된 판매 데이터를"transformed_sales_data.csv"라는 파일로 저장하되,index열은 포함하지 않도록 하세요.- 정제된 DataFrame으로
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
____(____)