Biến đổi dữ liệu bán hàng với pandas
Trước khi rút ra được insight từ một tập dữ liệu, có thể bạn sẽ cần chỉnh lại kiểu dữ liệu của các cột để khai thác dữ liệu đúng cách. Điều này đặc biệt phổ biến với các kiểu dữ liệu thời gian, vốn có thể được lưu theo nhiều cách khác nhau.
Trong ví dụ này, pandas đã được import là pd và sẵn sàng để bạn sử dụng.
Bài tập này là một phần của khóa học
ETL và ELT với Python
Hướng dẫn bài tập
- Cập nhật hàm
transform()để chuyển dữ liệu trong cột"Order Date"sang kiểudatetime. - Lọc DataFrame để chỉ giữ các hàng có
"Price Each"nhỏ hơn mười đô la. - In kiểu dữ liệu của từng cột trong DataFrame.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
raw_sales_data = extract("sales_data.csv")
def transform(raw_data):
# Convert the "Order Date" column to type datetime
raw_data["Order Date"] = pd.____(____, format="%m/%d/%y %H:%M")
# Only keep items under ten dollars
clean_data = raw_data.loc[____, :]
return clean_data
clean_sales_data = transform(raw_sales_data)
# Check the data types of each column
print(____)