ÎncepețiÎncepe gratuit

Validarea datelor încărcate într-o bază de date Postgres

În acest exercițiu, vei construi un pipeline de date de la capăt la capăt. Acest pipeline va extrage scorurile testelor școlare dintr-un fișier JSON și va transforma datele pentru a elimina rândurile cu scoruri lipsă. În plus, fiecare școală va fi clasată în funcție de orașul în care se află, pe baza scorurilor totale. În final, setul de date transformat va fi stocat într-o bază de date Postgres.

Pentru a-ți ușura munca, funcțiile extract() și transform() au fost deja implementate și utilizate după cum se arată mai jos. De asemenea, pandas a fost importat ca pd. Mult succes!

# Extract and clean the testing scores.
raw_testing_scores = extract("testing_scores.json")
cleaned_testing_scores = transform(raw_testing_scores)

Acest exercițiu face parte din cursul

ETL și ELT în Python

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

def load(clean_data, con_engine):
	# Store the data in the schools database
    clean_data.____(
    	name="scores_by_city",
		con=con_engine,
		____="____",  # Make sure to replace existing data
		index=True,
		index_label="school_id"
    )
Editează și rulează codul