Validera en datapipeline med assert
För att bygga enhetstester för datapipelines är det viktigt att bekanta sig med nyckelordet assert och funktionen isinstance(). I den här övningen övar du på att använda dessa två verktyg för att validera komponenter i en datapipeline.
Funktionerna extract() och transform() finns redan tillgängliga, tillsammans med pandas, som har importerats som pd. Både extract() och transform() returnerar en DataFrame. Lycka till!
Den här övningen är en del av kursen
ETL och ELT i Python
Interaktiv övning med praktiskt arbete
Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.
raw_tax_data = extract("raw_tax_data.csv")
clean_tax_data = transform(raw_tax_data)
# Validate the number of columns in the DataFrame
____ len(clean_tax_data.columns) == ____