Încărcarea datelor într-o bază de date Postgres

După ce datele au fost extrase dintr-un sistem sursă și transformate pentru a corespunde cazurilor de utilizare de analiză sau raportare, este momentul să le încarci într-un mediu de stocare final. Stocarea datelor curățate într-o bază de date SQL le facilitează accesul și rularea de interogări pentru consumatorii de date. În acest exemplu, vei exersa încărcarea datelor curățate într-o bază de date Postgres.

sqlalchemy a fost importat, iar pandas este disponibil ca pd. Primele rânduri ale DataFrame-ului cleaned_testing_scores sunt afișate mai jos:

             street_address       city  math_score  ... best_score
01M539  111 Columbia Street  Manhattan       657.0      Math
02M545     350 Grand Street  Manhattan       613.0      Math
01M292     220 Henry Street  Manhattan       410.0      Math

Acest exercițiu face parte din cursul

ETL și ELT în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Actualizează șirul de conexiune pentru a scrie în baza de date schools și creează un obiect de conexiune folosind sqlalchemy.
Folosește pandas pentru a scrie DataFrame-ul cleaned_testing_scores în tabelul scores din baza de date schools.
Dacă tabelul este deja populat cu date, asigură-te că înlocuiești valorile cu cele din DataFrame-ul curent.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Update the connection string, create the connection object to the schools database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")

# Write the DataFrame to the scores table
cleaned_testing_scores.____(
	name="____",
	con=db_engine,
	index=False,
	if_exists="____"
)

Editează și rulează codul