Ladda säljdata till en CSV-fil

Att ladda data är en viktig del av varje datapipeline. Det säkerställer att datakonsumenter och processer har tillförlitlig tillgång till den data du extraherat och transformerat tidigare i en pipeline. I den här övningen får du träna på att ladda transformerad säljdata till en CSV-fil med hjälp av pandas, som importerats som pd. Rådata har redan extraherats och finns tillgänglig i DataFrame raw_sales_data.

Den här övningen är en del av kursen

ETL och ELT i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Filtrera DataFrame raw_sales_data så att endast artiklar med ett pris under 25 dollar behålls.
Uppdatera funktionen load() så att den skriver den transformerade säljdatan till en fil med namnet "transformed_sales_data.csv", och se till att kolumnen index inte inkluderas.
Anropa funktionen load() med den rensade DataFrame.

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

def transform(raw_data):
	# Find the items prices less than 25 dollars
	return raw_data.loc[raw_data["Price Each"] ____ ____, ["Order ID", "Product", "Price Each", "Order Date"]]

def load(clean_data):
	# Write the data to a CSV file without the index column
	____.____("transformed_sales_data.csv", index=____)


clean_sales_data = transform(raw_sales_data)

# Call the load function on the cleaned DataFrame
____(____)

Redigera och kör kod