Carregar no Postgres
Neste exercício, você vai gravar alguns dados em um data warehouse PostgreSQL. Isso pode ser útil quando você tem o resultado de algumas transformações e quer usá-lo em uma aplicação.
Por exemplo, o resultado de uma transformação pode ter adicionado uma coluna com recomendações de filmes, e você quer usá-las na sua loja online.
Há um DataFrame do pandas chamado film_pdf no seu ambiente de trabalho.
Para lembrar, aqui está a estrutura de um URI de conexão para o sqlalchemy:
postgresql://[user[:password]@][host][:port][/database]
Este exercício faz parte do curso
Introdução à Engenharia de Dados
Instruções do exercício
- Complete o URI de conexão para criar o mecanismo de banco de dados. O usuário e a senha são
replepassword, respectivamente. O host élocalhoste a porta é5432. Desta vez, o banco de dados édwh. - Finalize a chamada para usarmos o schema
"store"no banco de dados. Se a tabela existir, substitua-a completamente.
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando este código de exemplo.
# Finish the connection URI
connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine_dwh = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)
# Transformation step, join with recommendations data
film_pdf_joined = film_pdf.join(recommendations)
# Finish the .to_sql() call to write to store.film
film_pdf_joined.to_sql("film", ____, schema="____", if_exists="____")
# Run the query to fetch the data
pd.read_sql("SELECT film_id, recommended_film_ids FROM store.film", db_engine_dwh)