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Carregar no Postgres

Neste exercício, você gravará alguns dados em um data warehouse do PostgreSQL. Isso pode ser útil quando você tem um resultado de algumas transformações e deseja usá-lo em um aplicativo.

Por exemplo, o resultado de uma transformação poderia ter adicionado uma coluna com recomendações de filmes, e você deseja usá-las em sua loja on-line.

Há um DataFrame pandas chamado film_pdf em seu espaço de trabalho.

Como lembrete, aqui está a estrutura de uma conexão URI para sqlalchemy:

postgresql://[user[:password]@][host][:port][/database]

Este exercício faz parte do curso

Introdução à engenharia de dados

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Instruções do exercício

  • Complete a conexão URI para criar o mecanismo de banco de dados. O usuário e a senha são repl e password, respectivamente. O host é localhost e a porta é 5432. Desta vez, o banco de dados é dwh.
  • Conclua a chamada para que possamos usar o esquema "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)
Editar e executar o código