Construirea unui pipeline ETL

Ești gata să ridici ștacheta? În acest exercițiu, vei avea sarcina de a construi restul funcției load() înainte de a rula fiecare etapă a procesului ETL. Funcțiile extract() și transform() sunt deja definite pentru tine. Mult succes!

Acest exercițiu face parte din cursul

ETL și ELT în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Completează funcția load() scriind DataFrame-ul transformed_data într-un fișier .csv, folosind file_name.
Folosește funcția transform() pentru a curăța DataFrame-ul extracted_data.
Încarcă transformed_data în fișierul transformed_data.csv folosind funcția load().

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

def load(data_frame, file_name):
  # Write cleaned_data to a CSV using file_name
  data_frame.____(____)
  print(f"Successfully loaded data to {file_name}")

extracted_data = extract(file_name="raw_data.csv")

# Transform extracted_data using transform() function
transformed_data = ____(data_frame=____)

# Load transformed_data to the file transformed_data.csv
____(data_frame=____, file_name="transformed_data.csv")

Editează și rulează codul