Целевая таблица
В предыдущих упражнениях вы сформировали DataFrame под названием recommendations. Он содержит пары значений user_id и course_id с рейтингом, который представляет средний балл курса. Предполагается, что курс с наивысшим рейтингом, доступный для конкретного пользователя, лучше всего подходит для рекомендации.
Теперь пора загрузить эту таблицу в базу данных, чтобы её могли использовать различные продукты — например, система рекомендаций или сервис email-рассылок.
Поскольку recommendations является объектом pandas.DataFrame, вы можете воспользоваться методом .to_sql(). Разумеется, для этого сначала потребуется подключиться к базе данных с помощью строки подключения URI. Таблица recommendations доступна в вашем окружении.
Это упражнение является частью курса
Введение в дата-инжиниринг
Инструкции к упражнению
- Заполните строку подключения URI для базы данных Postgres на хосте
localhostс портом5432. Для подключения используйте имя пользователяreplи парольpassword. Имя базы данных —dwh. - Завершите реализацию функции
load_to_dwh(). Она должна записывать данные в таблицу"recommendations"и заменять таблицу, если она уже существует.
Интерактивное практическое упражнение
Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.
connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)
def load_to_dwh(recommendations):
recommendations.____("____", ____, ____="____")