Încărcarea datelor de vânzări într-un fișier CSV

Încărcarea datelor este o componentă esențială a oricărui pipeline de date. Aceasta asigură că toți consumatorii și procesele de date au acces fiabil la datele extrase și transformate în etapele anterioare ale pipeline-ului. În acest exercițiu, vei exersa încărcarea datelor de vânzări transformate într-un fișier CSV folosind pandas, importat ca pd. În plus, datele brute au fost deja extrase și sunt disponibile în DataFrame-ul raw_sales_data.

Acest exercițiu face parte din cursul

ETL și ELT în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Filtrează DataFrame-ul raw_sales_data pentru a păstra doar articolele cu un preț mai mic de 25 de dolari.
Actualizează funcția load() pentru a scrie datele de vânzări transformate într-un fișier numit "transformed_sales_data.csv", asigurându-te că nu incluzi coloana index.
Apelează funcția load() pe DataFrame-ul curățat.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

def transform(raw_data):
	# Find the items prices less than 25 dollars
	return raw_data.loc[raw_data["Price Each"] ____ ____, ["Order ID", "Product", "Price Each", "Order Date"]]

def load(clean_data):
	# Write the data to a CSV file without the index column
	____.____("transformed_sales_data.csv", index=____)


clean_sales_data = transform(raw_sales_data)

# Call the load function on the cleaned DataFrame
____(____)

Editează și rulează codul