Budowanie pipeline'u ETL

Czas podkręcić tempo! W tym ćwiczeniu dokończysz funkcję load(), a następnie uruchomisz kolejne kroki procesu ETL. Funkcje extract() i transform() zostały już za ciebie zdefiniowane. Powodzenia!

To ćwiczenie jest częścią kursu

ETL i ELT w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Dokończ funkcję load(), zapisując DataFrame transformed_data do pliku .csv o nazwie file_name.
Użyj funkcji transform(), aby oczyścić DataFrame extracted_data.
Zapisz transformed_data do pliku transformed_data.csv za pomocą funkcji load().

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

def load(data_frame, file_name):
  # Write cleaned_data to a CSV using file_name
  data_frame.____(____)
  print(f"Successfully loaded data to {file_name}")

extracted_data = extract(file_name="raw_data.csv")

# Transform extracted_data using transform() function
transformed_data = ____(data_frame=____)

# Load transformed_data to the file transformed_data.csv
____(data_frame=____, file_name="transformed_data.csv")

Edytuj i uruchom kod