建置 ETL Pipeline

準備好把難度往上拉一點了嗎？在這個練習中，你需要完成 load() 函式的其餘部分，然後依序執行 ETL 流程的每一步。extract() 和 transform() 函式已經為你定義好了。加油！

本練習屬於課程

使用 Python 的 ETL 與 ELT

練習說明

使用 file_name，將 transformed_data DataFrame 寫出為 .csv 檔，完成 load() 函式。
使用 transform() 函式清理 extracted_data DataFrame。
使用 load() 函式把 transformed_data 載入到 transformed_data.csv 檔案。

動手互動練習

試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。

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")

編輯並執行程式碼