Budowanie potoku ETL

Czas wziąć się do pracy! W tym ćwiczeniu uzupełnisz brakującą część funkcji load(), a następnie uruchomisz każdy krok procesu ETL. Funkcje extract() i transform() są już zdefiniowane. Powodzenia!

To ćwiczenie jest częścią kursu

ETL i ELT w Pythonie

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

Uzupełnij funkcję load(), zapisując DataFrame transformed_data do pliku .csv z użyciem zmiennej file_name.
Użyj funkcji transform(), aby wyczyścić DataFrame extracted_data.
Załaduj 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