ELT에서의 "T"

ELT도 잊지 말아야죠! 여기서는 extract()와 load() 함수가 이미 정의되어 있습니다. 이제 남은 일은 transform() 함수를 완성하고 파이프라인을 실행하는 것뿐이에요. 시작해 볼까요?

이 연습은 강의의 일부입니다

Python으로 ETL과 ELT

연습 안내

data_warehouse 객체에서 .execute() 메서드를 호출하도록 transform() 함수를 수정하세요.
새로 수정한 transform() 함수를 사용해, raw_sales_data 소스 테이블의 데이터를 변환하여 total_sales 대상 테이블에 채우세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# Complete building the transform() function
def transform(source_table, target_table):
  data_warehouse.____(f"""
  CREATE TABLE {target_table} AS
      SELECT
          CONCAT("Product ID: ", product_id),
          quantity * price
      FROM {source_table};
  """)

extracted_data = extract(file_name="raw_sales_data.csv")
load(data_frame=extracted_data, table_name="raw_sales_data")

# Populate total_sales by transforming raw_sales_data
____(source_table="____", target_table="____")

코드 편집 및 실행