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Exercises

대상 테이블

이전 연습 문제에서 recommendations라는 DataFrame을 계산했어요. 여기에는 user_id와 course_id의 쌍이 들어 있으며, 각 코스의 평균 평점을 나타내는 rating이 포함되어 있어요. 사용자에게 적합한 코스 중 평점이 가장 높은 코스를 추천하는 것이 가장 좋다는 가정을 사용합니다.

이제 이 테이블을 데이터베이스에 넣어 추천 엔진이나 이메일 발송 시스템 같은 여러 제품에서 활용할 수 있게 해 보세요.

이 객체는 pandas.DataFrame이므로 .to_sql() 메서드를 사용할 수 있어요. 물론 먼저 연결 URI를 사용해 데이터베이스에 연결해야 합니다. recommendations 테이블은 이미 환경에 준비되어 있어요.

คำแนะนำ

100 XP
  • 호스트 localhost, 포트 5432에 있는 Postgres 데이터베이스의 연결 URI를 채우세요. 사용자 이름은 repl, 비밀번호는 password, 데이터베이스 이름은 dwh입니다.
  • load_to_dwh() 함수를 완성하세요. 이 함수는 "recommendations" 테이블에 기록하고, 테이블이 이미 있으면 교체하도록 해야 합니다.