Bygg en ETL-pipeline

Dags att ta nästa steg! I den här övningen ska du färdigställa funktionen load() och sedan köra varje steg i ETL-processen. Funktionerna extract() och transform() är redan definierade åt dig. Lycka till!

Den här övningen är en del av kursen

ETL och ELT i Python

Visa kurs

Övningsinstruktioner

Färdigställ funktionen load() genom att skriva DataFrame:n transformed_data till en .csv-fil med hjälp av file_name.
Använd funktionen transform() för att rensa DataFrame:n extracted_data.
Läs in transformed_data till filen transformed_data.csv med hjälp av funktionen load().

Interaktiv övning med praktiskt arbete

Testa den här övningen genom att slutföra den här exempelkoden.

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")

Redigera och kör kod