Hedef tablo
Önceki egzersizlerde recommendations adlı bir DataFrame hesapladın. Bu DataFrame, bir dersin ortalama puanını temsil eden bir puanla birlikte user_id ve course_id çiftlerini içeriyor. Varsayım şu: bir kullanıcı için uygun olan en yüksek puanlı ders önerilmek için en iyisidir.
Şimdi bu tabloyu bir veritabanına koyma zamanı; böylece bir öneri motoru ya da e-posta sistemi gibi birden fazla ürün tarafından kullanılabilir.
Bu bir pandas.DataFrame nesnesi olduğundan, .to_sql() yöntemini kullanabilirsin. Elbette önce bağlantı URI’sini kullanarak veritabanına bağlanman gerekecek. recommendations tablosu çalışma ortamında hazır.
Bu egzersiz
Data Engineering'e Giriş
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
localhostana bilgisayarındaki, portu5432olan Postgres veritabanı için bağlantı URI’sini doldur. Kullanıcı adırepl, parolapassword. Veritabanı adıdwh.load_to_dwh()fonksiyonunu tamamla."recommendations"tablosuna yazmalı ve tablo zaten varsa onu değiştirmeli.
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
connection_uri = "____://____:____@____:____/____"
db_engine = sqlalchemy.create_engine(connection_uri)
def load_to_dwh(recommendations):
recommendations.____("____", ____, ____="____")