Persistarea datelor în fișiere
Încărcarea datelor într-o destinație finală este unul dintre cei mai importanți pași ai unui pipeline de date. În acest exercițiu, vei folosi funcția transform() prezentată mai jos pentru a transforma datele despre vânzările de produse înainte de a le încărca într-un fișier .csv. Astfel, consumatorii de date din etapele ulterioare vor avea o imagine mai clară asupra vânzărilor totale pentru o serie de produse.
Pentru acest exercițiu, datele despre vânzări au fost deja încărcate și transformate și sunt stocate în DataFrame-ul clean_sales_data. Pachetul pandas a fost importat ca pd, iar biblioteca os este și ea gata de utilizare!
Acest exercițiu face parte din cursul
ETL și ELT în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Actualizează funcția
load()pentru a scrie datele la calea indicată, fără anteturi sau coloană de index. - Verifică dacă fișierul a fost încărcat la calea de fișier dorită.
- Apelează funcția pentru a încărca datele transformate în stocarea persistentă.
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")