CSV 파일 사용자 지정
때로는 데이터를 CSV 파일에 사용자 지정 방식으로 저장해야 해요. 예를 들어 다른 헤더 값을 사용하거나, DataFrame의 인덱스 열을 포함할지 말지 선택하거나, 열을 구분하는 문자를 바꾸는 경우가 있어요. 이번 예제에서는 이러한 작업을 연습하고, 파일이 원하는 파일 경로에 저장되었는지도 확인해 볼 거예요.
pandas 라이브러리는 pd로 임포트되어 있고, 데이터는 이미 "Quantity Ordered"가 1보다 큰 행만 포함하도록 정제되어 있어요. 정제된 DataFrame은 clean_sales_data 변수에 저장되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 ETL과 ELT
연습 안내
os라이브러리를 임포트하세요.- 헤더 없이, 정제된 DataFrame을
path_to_write경로의 CSV로 저장하세요. - 파일이 원하는 경로에 작성되었는지 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Import the os library
____
# Load the data to a csv file with the index, no header and pipe separated
def load(clean_data, path_to_write):
clean_data.____(____, header=____, sep="|")
load(clean_sales_data, "clean_sales_data.csv")
# Check that the file is present.
file_exists = os.____.____(____)
print(file_exists)