Persistarea datelor în fișiere
Încărcarea datelor la destinația finală este unul dintre cele mai importante etape ale unui pipeline de date. În acest exercițiu, vei folosi funcția transform() de mai jos pentru a transforma datele de vânzări ale produselor înainte de a le încărca într-un fișier .csv. Astfel, utilizatorii din aval vor obține o imagine mai clară a vânzărilor totale pentru o gamă de produse.
Pentru acest exercițiu, datele de vânzări au fost deja încărcate și transformate, fiind stocate în DataFrame-ul clean_sales_data. Pachetul pandas a fost importat ca pd, iar biblioteca os este și ea disponibilă!
Acest exercițiu face parte din cursul
ETL și ELT în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Actualizează funcția
load()pentru a scrie datele la calea specificată, fără anteturi și fără coloană de index. - Verifică dacă fișierul a fost încărcat la calea de fișier dorită.
- Apelează funcția pentru a încărca datele transformate în spațiul de stocare persistent.
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
def load(clean_data, file_path):
# Write the data to a file
clean_data.to_csv(file_path, ____, ____)
# Check to make sure the file exists
file_exists = os.____.____(____)
if not file_exists:
raise Exception(f"File does NOT exists at path {file_path}")
# Load the transformed data to the provided file path
____(clean_sales_data, "transformed_sales_data.csv")