将数据持久化到文件

将数据加载到最终目的地是数据管道中最重要的步骤之一。在本练习中，您将使用下方的 transform() 函数对产品销售数据进行转换，然后将其加载到一个 .csv 文件中。这样可为下游数据使用者提供跨多种产品的总销售额视图。

本练习中，销售数据已加载并完成转换，存放在 clean_sales_data DataFrame 中。已将 pandas 包以 pd 导入，同时也可以直接使用 os 库！

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 load() 函数，将数据写入给定路径，且不包含表头与索引列。
检查文件是否已加载到期望的文件路径。
调用该函数，将转换后的数据加载到持久化存储。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

def load(clean_data, file_path):
    # Write the data to a file
    clean_data.to_csv(file_path, ____, ____)

    # Check to make sure the file exists
    file_exists = os.____.____(____)
    if not file_exists:
        raise Exception(f"File does NOT exists at path {file_path}")

# Load the transformed data to the provided file path
____(clean_sales_data, "transformed_sales_data.csv")

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