将数据加载到 Postgres 数据库

当数据从源系统抽取并转换为适合分析或报表的格式后，接下来就需要将其加载到最终的存储介质中。把清洗后的数据存入 SQL 数据库，便于数据使用者访问并运行查询。在本练习中，您将练习把清洗后的数据加载到 Postgres 数据库。

已导入 sqlalchemy，并可通过 pd 使用 pandas。cleaned_testing_scores DataFrame 的前几行如下所示：

             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

本练习是课程的一部分

使用 Python 的 ETL 和 ELT

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练习说明

更新连接字符串以写入 schools 数据库，并使用 sqlalchemy 创建连接对象。
使用 pandas 将 cleaned_testing_scores DataFrame 写入 schools 数据库中的 scores 表。
如果该表已包含数据，请确保用当前的 DataFrame 替换表中现有的值。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# 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="____"
)

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