โหลดข้อมูลการขายไปยังไฟล์ CSV
การโหลดข้อมูลเป็นองค์ประกอบสำคัญของไปป์ไลน์ข้อมูลทุกตัว เพราะช่วยให้ผู้ใช้งานและกระบวนการต่าง ๆ เข้าถึงข้อมูลที่ผ่านการแยกและแปลงมาก่อนหน้านี้ในไปป์ไลน์ได้อย่างน่าเชื่อถือ ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะได้ฝึกโหลดข้อมูลการขายที่ผ่านการแปลงแล้วไปยังไฟล์ CSV โดยใช้ pandas ซึ่งถูกนำเข้ามาในชื่อ pd นอกจากนี้ ข้อมูลดิบยังถูกแยกออกมาแล้วและพร้อมใช้งานใน DataFrame ชื่อ raw_sales_data
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
ETL and ELT ใน Python
คำแนะนำการฝึกหัด
- กรอง DataFrame
raw_sales_dataให้เหลือเฉพาะรายการที่มีราคาต่ำกว่า 25 ดอลลาร์ - ปรับฟังก์ชัน
load()ให้เขียนข้อมูลการขายที่ผ่านการแปลงแล้วลงไฟล์ชื่อ"transformed_sales_data.csv"โดยต้องไม่รวมคอลัมน์index - เรียกใช้ฟังก์ชัน
load()กับ DataFrame ที่ผ่านการล้างข้อมูลแล้ว
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
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
____(____)