เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การสร้าง ETL Pipeline

พร้อมแล้วใช่ไหม? ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะต้องเขียนส่วนที่เหลือของฟังก์ชัน load() ให้สมบูรณ์ แล้วจึงรันแต่ละขั้นตอนในกระบวนการ ETL ฟังก์ชัน extract() และ transform() ได้เตรียมไว้ให้แล้ว ขอให้โชคดี!

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

ETL และ ELT ด้วย Python

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • เขียนฟังก์ชัน load() ให้สมบูรณ์ โดยบันทึก DataFrame transformed_data ลงไฟล์ .csv โดยใช้ file_name
  • ใช้ฟังก์ชัน transform() เพื่อทำความสะอาด DataFrame extracted_data
  • โหลด transformed_data ไปยังไฟล์ transformed_data.csv โดยใช้ฟังก์ชัน load()

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

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")
แก้ไขและรันโค้ด