เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การรัน ETL Pipeline

พร้อมรัน ETL pipeline ครั้งแรกแล้วหรือยัง? มาเริ่มกันเลย!

ฟังก์ชัน extract(), transform() และ load() ได้ถูกกำหนดไว้ให้แล้ว หากต้องการรัน ETL pipeline นี้ ให้เรียกใช้ฟังก์ชันแต่ละตัวตามลำดับ หากอยากดูตัวอย่าง ลองดูหน้าตาของฟังก์ชัน extract() ได้เลย

def extract(file_name):
    print(f"Extracting data from {file_name}")
    return pd.read_csv(file_name)

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ETL และ ELT ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ฟังก์ชัน extract() เพื่อดึงข้อมูลจากไฟล์ raw_data.csv
  • แปลง DataFrame ชื่อ extracted_data โดยใช้ฟังก์ชัน transform()
  • สุดท้าย โหลด DataFrame ชื่อ transformed_data ไปยังตาราง SQL ชื่อ cleaned_data

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Extract data from the raw_data.csv file
extracted_data = ____(file_name="raw_data.csv")

# Transform the extracted_data
transformed_data = transform(data_frame=____)

# Load the transformed_data to cleaned_data.csv
____(data_frame=transformed_data, target_table="cleaned_data")
แก้ไขและรันโค้ด