CSV 파일 커스터마이징하기
데이터를 CSV 파일에 저장할 때, 원하는 방식에 맞게 커스터마이징이 필요한 경우가 있습니다. 예를 들어 다른 헤더 값을 사용하거나, DataFrame의 인덱스 열을 포함하거나 제외하거나, 열을 구분하는 데 사용하는 문자를 변경할 수 있습니다. 이번 예제에서는 이러한 작업을 연습하는 동시에, 파일이 원하는 파일 경로에 저장되는지도 확인해 보겠습니다.
pandas 라이브러리는 pd로 임포트되어 있으며, 데이터는 이미 "Quantity Ordered"가 1보다 큰 행만 포함하도록 변환되었습니다. 정제된 DataFrame은 clean_sales_data라는 변수에 저장되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 ETL과 ELT
연습 안내
os라이브러리를 임포트하세요.- 정제된 DataFrame을 헤더 없이
path_to_write에 저장된 CSV 파일로 작성하세요. - 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)