ELT w praktyce
Czujesz się już pewnie przy uruchamianiu procesów ETL? Czas więc wypróbować pipeline'y ELT. Podobnie jak poprzednio, funkcje extract(), load() i transform() zostały już za ciebie zdefiniowane — wystarczy, że je uruchomisz. Powodzenia!
To ćwiczenie jest częścią kursu
ETL i ELT w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Użyj odpowiedniej funkcji ETL, aby wyodrębnić dane z pliku
raw_data.csv. - Wczytaj DataFrame
raw_datado tabeliraw_dataw hurtowni danych. - Wywołaj funkcję
transform(), aby przekształcić dane w tabeli źródłowejraw_data.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Extract data from the raw_data.csv file
raw_data = ____(file_name="____.csv")
# Load the extracted_data to the raw_data table
load(data_frame=____, table_name="____")
# Transform data in the raw_data table
____(
source_table="____",
target_table="cleaned_data"
)