构建一个 ETL 管道

准备升级一下难度了吗？在本练习中，您需要完成 load() 函数的其余部分，然后运行 ETL 流程中的每个步骤。extract() 和 transform() 函数已为您定义。祝您顺利！

本练习是课程的一部分

使用 Python 的 ETL 和 ELT

练习说明

完成 load() 函数：使用 file_name 将 transformed_data DataFrame 写入 .csv 文件。
使用 transform() 函数清洗 extracted_data DataFrame。
使用 load() 函数将 transformed_data 加载到 transformed_data.csv 文件。

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(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")

编辑并运行代码