เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

โหลดข้อมูลการขายลงไฟล์ CSV

การโหลดข้อมูลเป็นส่วนสำคัญของ data pipeline ทุกประเภท เนื่องจากช่วยให้ผู้ใช้และกระบวนการต่าง ๆ สามารถเข้าถึงข้อมูลที่ผ่านการดึงและแปลงรูปแบบมาแล้วได้อย่างน่าเชื่อถือ ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ฝึกโหลดข้อมูลการขายที่ผ่านการแปลงแล้วลงไฟล์ CSV โดยใช้ pandas ซึ่ง import มาในชื่อ pd นอกจากนี้ ข้อมูลดิบได้ถูกดึงมาแล้วและพร้อมใช้งานใน DataFrame ชื่อ raw_sales_data

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ETL และ ELT ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • กรอง DataFrame raw_sales_data เพื่อเก็บเฉพาะรายการที่มีราคาต่ำกว่า 25 ดอลลาร์
  • อัปเดตฟังก์ชัน load() ให้บันทึกข้อมูลการขายที่แปลงแล้วลงในไฟล์ชื่อ "transformed_sales_data.csv" โดยไม่รวมคอลัมน์ index
  • เรียกใช้ฟังก์ชัน load() กับ DataFrame ที่ทำความสะอาดแล้ว

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
____(____)
แก้ไขและรันโค้ด