大数据Python ETL 案例教程
1. 整体流程
流程概述如下表格所示：
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 1 | 从数据源获取数据 |
| 2 | 数据清洗和转换 |
| 3 | 数据加载到目标数据库 |
journey
title 整体流程
section 获取数据
获取数据 --> 数据清洗和转换: 进行数据清洗
section 数据清洗和转换
数据清洗和转换 --> 数据加载: 加载数据到目标数据库
2. 具体步骤
步骤1：从数据源获取数据
在这一步中，我们首先需要从数据源获取数据。可以使用Python中的pandas库来读取数据文件，示例代码如下：
import pandas as pd
# 读取CSV文件
data = pd.read_csv('data.csv')
步骤2：数据清洗和转换
接下来，我们需要对获取的数据进行清洗和转换。可以使用pandas库中的功能来进行数据清洗和转换，示例代码如下：
# 数据清洗
data.dropna() # 删除缺失值
data = data[data['age'] > 18] # 保留年龄大于18岁的数据
# 数据转换
data['income'] = data['income'] * 12 # 将收入转换为年收入
步骤3：数据加载到目标数据库
最后一步是将处理好的数据加载到目标数据库中。可以使用Python中的SQLAlchemy库来连接数据库并将数据写入数据库表中，示例代码如下：
from sqlalchemy import create_engine
# 创建数据库连接
engine = create_engine('sqlite:///data.db')
# 将数据写入数据库表
data.to_sql('data_table', engine, index=False)
结尾
通过以上步骤，你已经学会了如何实现大数据Python ETL 案例。希望这篇文章对你有所帮助，如果有任何疑问或者需要进一步的指导，请随时与我联系。祝你在学习和工作中取得成功！
