Pandas

Extrahieren, Transformieren und Laden (ETL) ist ein Prozess, der verwendet wird, um Daten zwischen verschiedenen Systemen zu übertragen. In diesem Blogbeitrag zeigen wir Ihnen, wie Sie mit Python Daten aus einem Quellsystem extrahieren, in das gewünschte Format umwandeln und in ein Zielsystem laden können. Wir werden auch einige der besten Praktiken für ETL mit Python besprechen. Los geht’s!

Der erste Schritt bei ETL mit Python besteht darin, Daten aus dem Quellsystem zu extrahieren. Am einfachsten lässt sich dies mit der Pandas-Bibliothek bewerkstelligen. Pandas bietet eine Vielzahl von Methoden zum Extrahieren von Daten, darunter read_csv() , read_table() und read_excel() . In unserem Beispiel werden wir die Methode

read_csv(), um Daten aus einer CSV-Datei zu extrahieren.

Der nächste Schritt besteht darin, die Daten in das gewünschte Format umzuwandeln. Dies kann mit der Pandas-Bibliothek oder mit eigenen Python-Skripten geschehen. Ziel ist es, die Daten in ein Format zu konvertieren, das sich leicht in das Zielsystem laden lässt.

Der letzte Schritt besteht darin, die Daten zu laden in das Zielsystem. Dies kann mit der Pandas-Bibliothek oder mit benutzerdefinierten Python-Skripten geschehen. Auch hier besteht das Ziel darin, die Daten in ein Format zu konvertieren, das leicht in das Zielsystem geladen werden kann.

Es gibt mehrere Best Practices für ETL mit Python. Hier sind ein paar von ihnen:

– Verwenden Sie sauberen und einfachen Code:

Dadurch wird es einfacher, den Code zu verstehen und zu pflegen.

– Verwenden Sie Standard-Python-Bibliotheken: Dadurch wird sichergestellt, dass der Code mit anderen Python-Programmen kompatibel ist.

– Testen Sie den Code: Dies ist wichtig, um sicherzustellen, dass die Daten korrekt in das Zielsystem geladen werden.

Dies sind nur einige der besten Praktiken für ETL mit Python

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