데이터를 파일로 저장하기
최종 목적지로 데이터를 적재하는 것은 데이터 파이프라인에서 가장 중요한 단계 중 하나예요. 이 연습 문제에서는 아래의 transform() 함수를 사용해 제품 매출 데이터를 변환한 뒤, 변환 결과를 .csv 파일로 저장해 볼 거예요. 이렇게 하면 다운스트림 데이터 소비자가 다양한 제품에 걸친 총매출을 더 잘 파악할 수 있어요.
이번 연습 문제에서는 매출 데이터가 이미 로드 및 변환되어 clean_sales_data DataFrame에 저장되어 있어요. pandas 패키지는 pd로 임포트되어 있고, os 라이브러리도 사용할 수 있어요!
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 ETL과 ELT
연습 안내
load()함수를 업데이트하여 제공된 경로에 헤더와 인덱스 열 없이 데이터를 작성하세요.- 파일이 원하는 파일 경로에 저장되었는지 확인하세요.
- 변환된 데이터를 영구 저장소에 적재하도록 함수를 호출하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
def load(clean_data, file_path):
# Write the data to a file
clean_data.to_csv(file_path, ____, ____)
# Check to make sure the file exists
file_exists = os.____.____(____)
if not file_exists:
raise Exception(f"File does NOT exists at path {file_path}")
# Load the transformed data to the provided file path
____(clean_sales_data, "transformed_sales_data.csv")