Construindo um pipeline de ETL

Pronto para deixar tudo mais divertido? Neste exercício, você será responsável por construir o restante da função load() antes de executar cada etapa do processo de ETL. As funções extract() e transform() já foram definidas para você. Boa sorte!

Este exercício faz parte do curso

ETL and ELT em Python

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Instruções do exercício

Complete a função load() escrevendo o DataFrame transformed_data em um arquivo .csv, usando file_name.
Use a função transform() para limpar o DataFrame extracted_data.
Carregue transformed_data no arquivo transformed_data.csv usando a função load().

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

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")

Editar e executar o código