Завантаження даних до бази даних Postgres

Після того як дані витягнуто з джерела та перетворено під потреби аналітики чи звітності, настає час завантажити їх до кінцевого сховища. Зберігати очищені дані в базі даних SQL зручно: споживачі даних легко отримують доступ і виконують запити. У цьому прикладі ви попрактикуєтеся завантажувати очищені дані до бази даних Postgres.

sqlalchemy імпортовано, а pandas доступний як pd. Перші кілька рядків датафрейму cleaned_testing_scores наведено нижче:

             street_address       city  math_score  ... best_score
01M539  111 Columbia Street  Manhattan       657.0      Math
02M545     350 Grand Street  Manhattan       613.0      Math
01M292     220 Henry Street  Manhattan       410.0      Math

Ця вправа є частиною курсу

ETL та ELT у Python

Переглянути курс

Інструкції до вправи

Оновіть рядок з'єднання, щоб записувати до бази даних schools, і створіть об'єкт з'єднання за допомогою sqlalchemy.
Використайте pandas, щоб записати датафрейм cleaned_testing_scores до таблиці scores у базі даних schools.
Якщо таблицю вже заповнено даними, обов'язково замініть значення на поточний датафрейм.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

# Update the connection string, create the connection object to the schools database
db_engine = sqlalchemy.____("postgresql+psycopg2://repl:password@localhost:5432/____")

# Write the DataFrame to the scores table
cleaned_testing_scores.____(
	name="____",
	con=db_engine,
	index=False,
	if_exists="____"
)

Редагувати та запускати код