Schema's testen

Het team heeft de waarden in hun expected DataFrame gecorrigeerd, maar Polars leidde total_checkouts af als 64-bit terwijl de pijplijn 32-bit produceert. De twee schema's zijn voor je afgedrukt zodat je het verschil kunt zien. Corrigeer de verwachte dtype en controleer vervolgens dat de schema's overeenkomen.

actual, expected en assert_schema_equal zijn vooraf geladen.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Data-pipelines schalen en optimaliseren met Polars

Bekijk cursus

Oefeninstructies

Cast total_checkouts in expected naar pl.Int32.
Controleer dat de schema's van actual en expected gelijk zijn.

Interactieve oefening met praktijkervaring

Probeer deze oefening door deze voorbeeldcode aan te vullen.

# Match the dtype the pipeline produces
expected = expected.with_columns(
    pl.col("total_checkouts").cast(pl.____)
)

# Schema-level assertion
____(actual.schema, expected.schema)
print("Schema assertion passed.")
print(actual.schema)

Code bewerken en uitvoeren