Фильтрация DataFrame в pandas
После извлечения данных из исходной системы наступает время их преобразовать! Часто исходные данные содержат больше информации, чем нужно для дальнейшего использования. В таком случае на этапе «преобразования» конвейера данных следует уменьшить размерность.
pandas уже импортирован как pd, а функция extract() доступна для загрузки DataFrame из переданного пути.
Это упражнение является частью курса
ETL и ELT в Python
Инструкции к упражнению
- Используйте функцию
extract(), чтобы загрузить DataFrame, сохранённый по пути"sales_data.parquet". - Обновите функцию
transform(), чтобы она возвращала все строки и столбцы, где"Quantity Ordered"больше 1. - Отфильтруйте DataFrame
clean_data, оставив только столбцы"Order Date","Quantity Ordered"и"Purchase Address". - Верните отфильтрованный DataFrame.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
# Extract data from the sales_data.parquet path
raw_sales_data = ____("sales_data.parquet")
def transform(raw_data):
# Only keep rows with `Quantity Ordered` greater than 1
clean_data = raw_data.____[____, :]
# Only keep columns "Order Date", "Quantity Ordered", and "Purchase Address"
clean_data = ____
# Return the filtered DataFrame
return ____
transform(raw_sales_data)