Фільтрування датафреймів pandas
Після того як дані витягнуто з джерельної системи, час їх трансформувати! Часто початкові дані містять більше інформації, ніж потрібно для подальших сценаріїв використання. У такому разі під час етапу "transform" у конвеєрі даних варто зменшити розмірність.
pandas імпортовано як pd, а функція extract() доступна для завантаження датафрейму з переданого шляху.
Ця вправа є частиною курсу
ETL та ELT у Python
Інструкції до вправи
- Використайте функцію
extract(), щоб завантажити датафрейм, збережений за шляхом"sales_data.parquet". - Оновіть функцію
transform(), щоб вона повертала всі рядки й стовпці з"Quantity Ordered"більшим за 1. - Додатково відфільтруйте датафрейм
clean_data, щоб лишилися лише стовпці"Order Date","Quantity Ordered"і"Purchase Address". - Поверніть відфільтрований датафрейм.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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)