pandas DataFrame 필터링하기
소스 시스템에서 데이터를 추출했다면, 이제 변환할 차례입니다! 소스 데이터에는 이후 사용 사례에 필요한 것보다 더 많은 정보가 포함된 경우가 많습니다. 이런 경우에는 데이터 파이프라인의 "변환" 단계에서 차원을 축소해야 합니다.
pandas는 pd로 임포트되어 있고, 전달된 경로에서 DataFrame을 불러오는 extract() 함수를 사용할 수 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 하는 ETL과 ELT
연습 안내
extract()함수를 사용해"sales_data.parquet"경로에 저장된 DataFrame을 불러오세요.transform()함수를 수정해"Quantity Ordered"가 1보다 큰 모든 행과 열을 반환하도록 하세요.clean_dataDataFrame을 추가로 필터링해"Order Date","Quantity Ordered","Purchase Address"열만 포함하도록 하세요.- 필터링된 DataFrame을 반환하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Extract data from the sales_data.parquet path
raw_sales_data = ____("sales_data.parquet")
def transform(raw_data):
# Only keep rows with `Quantity Ordered` greater than 1
clean_data = raw_data.____[____, :]
# Only keep columns "Order Date", "Quantity Ordered", and "Purchase Address"
clean_data = ____
# Return the filtered DataFrame
return ____
transform(raw_sales_data)