pandas DataFrame'lerini filtreleme
Veri bir kaynak sistemden çıkarıldıktan sonra sıra dönüştürmeye gelir! Çoğu zaman, kaynak veriler aşağı akış kullanım senaryoları için gerekenden daha fazla bilgi içerebilir. Böyle bir durumda, veri hattının "transform" aşamasında boyutluluk azaltılmalıdır.
pandas pd olarak içe aktarıldı ve verilen yolu kullanarak bir DataFrame yüklemek için extract() işlevi kullanılabilir.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Python ile ETL ve ELT
Egzersiz talimatları
"sales_data.parquet"yolunda saklanan DataFrame'i yüklemek içinextract()işlevini kullan.transform()işlevini,"Quantity Ordered"değeri 1'den büyük olan tüm satır ve sütunları döndürecek şekilde güncelle.clean_dataDataFrame'ini daha da filtreleyerek yalnızca"Order Date","Quantity Ordered"ve"Purchase Address"sütunlarını dahil et.- Filtrelenmiş DataFrame'i döndür.
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
# Extract data from the sales_data.parquet path
raw_sales_data = ____("sales_data.parquet")
def transform(raw_data):
# Only keep rows with `Quantity Ordered` greater than 1
clean_data = raw_data.____[____, :]
# Only keep columns "Order Date", "Quantity Ordered", and "Purchase Address"
clean_data = ____
# Return the filtered DataFrame
return ____
transform(raw_sales_data)