Persistindo dados em arquivos
Carregar dados para o destino final é uma das etapas mais importantes de um pipeline de dados. Neste exercício, você vai usar a função transform() mostrada abaixo para transformar dados de vendas de produtos antes de carregá-los em um arquivo .csv. Isso dará aos consumidores de dados posteriores uma visão melhor do total de vendas em uma variedade de produtos.
Para este exercício, os dados de vendas já foram carregados e transformados, e estão armazenados no DataFrame clean_sales_data. O pacote pandas foi importado como pd, e a biblioteca os também está pronta para uso!
Este exercicio faz parte do curso
ETL e ELT em Python
Instruções do exercicio
- Atualize a função
load()para gravar os dados no caminho fornecido, sem cabeçalhos e sem coluna de índice. - Verifique se o arquivo foi carregado no caminho de arquivo desejado.
- Chame a função para carregar os dados transformados em armazenamento persistente.
exercicio interativo prático
Tente este exercicio completando este código de exemplo.
def load(clean_data, file_path):
# Write the data to a file
clean_data.to_csv(file_path, ____, ____)
# Check to make sure the file exists
file_exists = os.____.____(____)
if not file_exists:
raise Exception(f"File does NOT exists at path {file_path}")
# Load the transformed data to the provided file path
____(clean_sales_data, "transformed_sales_data.csv")