Xây dựng một Pipeline ETL
Sẵn sàng tăng độ thú vị chứ? Ở bài này, bạn sẽ tự xây dựng phần còn lại của hàm load() trước khi chạy từng bước trong quy trình ETL. Các hàm extract() và transform() đã được định nghĩa sẵn cho bạn. Chúc bạn may mắn!
Bài tập này là một phần của khóa học
ETL và ELT với Python
Hướng dẫn bài tập
- Hoàn thiện hàm
load()bằng cách ghi DataFrametransformed_datara tệp.csv, sử dụngfile_name. - Dùng hàm
transform()để làm sạch DataFrameextracted_data. - Tải
transformed_datavào tệptransformed_data.csvbằng hàmload().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
def load(data_frame, file_name):
# Write cleaned_data to a CSV using file_name
data_frame.____(____)
print(f"Successfully loaded data to {file_name}")
extracted_data = extract(file_name="raw_data.csv")
# Transform extracted_data using transform() function
transformed_data = ____(data_frame=____)
# Load transformed_data to the file transformed_data.csv
____(data_frame=____, file_name="transformed_data.csv")