您可以在這裡存取完整的管道
在我的上一篇文章中，我寫了一個使用 Python 和 Looker Studio 建立的儀表板，用於視覺化我的舉重訓練資料。在這篇文章中，我將使用相同的資料集逐步引導您完成 ETL（提取、轉換、載入）管道。
為了建立管道，我們將使用 Mage 來編排管道，並使用 Python 來轉換和載入數據，最後一步，我們將轉換後的資料匯出到 DuckDB 資料庫中。
要執行 Mage，我們需要使用官方 docker 映像：
docker pull mageai/mageai:latest
管道將如下圖所示：
提取很簡單，我們只需讀取 csv 檔案並用它來建立一個 pandas 資料框，這樣我們就可以進行下一步。使用資料載入器區塊，我們已經有了一個可以使用的模板，只需記住在 read_csv( ) 函數中設定「sep」參數，即可正確載入資料。
from mage_ai.io.file import FileIO import pandas as pd if 'data_loader' not in globals(): from mage_ai.data_preparation.decorators import data_loader if 'test' not in globals(): from mage_ai.data_preparation.decorators import test @data_loader def load_data_from_file(*args, **kwargs): filepath = 'default_repo/data_strong.csv' df = pd.read_csv(filepath, sep=';') return df @test def test_output(output, *args) -> None: assert output is not None, 'The output is undefined'`
在這一步驟中，使用 Transformer 區塊，有很多模板可供選擇，我們將選擇一個自訂模板。
我們要做的轉換基本上是運動名稱列的映射，這樣我們就可以識別哪個身體部位對應於特定的運動。
import pandas as pd
if 'transformer' not in globals():
from mage_ai.data_preparation.decorators import transformer
if 'test' not in globals():
from mage_ai.data_preparation.decorators import test
body_part = {'Squat (Barbell)': 'Pernas',
'Bench Press (Barbell)': 'Peitoral',
'Deadlift (Barbell)': 'Costas',
'Triceps Pushdown (Cable - Straight Bar)': 'Bracos',
'Bent Over Row (Barbell)': 'Costas',
'Leg Press': 'Pernas',
'Overhead Press (Barbell)': 'Ombros',
'Romanian Deadlift (Barbell)': 'Costas',
'Lat Pulldown (Machine)': 'Costas',
'Bench Press (Dumbbell)': 'Peitoral',
'Skullcrusher (Dumbbell)': 'Bracos',
'Lying Leg Curl (Machine)': 'Pernas',
'Hammer Curl (Dumbbell)': 'Bracos',
'Overhead Press (Dumbbell)': 'Ombros',
'Lateral Raise (Dumbbell)': 'Ombros',
'Chest Press (Machine)': 'Peitoral',
'Incline Bench Press (Barbell)': 'Peitoral',
'Hip Thrust (Barbell)': 'Pernas',
'Agachamento Pausado ': 'Pernas',
'Larsen Press': 'Peitoral',
'Triceps Dip': 'Bracos',
'Farmers March ': 'Abdomen',
'Lat Pulldown (Cable)': 'Costas',
'Face Pull (Cable)': 'Ombros',
'Stiff Leg Deadlift (Barbell)': 'Pernas',
'Bulgarian Split Squat': 'Pernas',
'Front Squat (Barbell)': 'Pernas',
'Incline Bench Press (Dumbbell)': 'Peitoral',
'Reverse Fly (Dumbbell)': 'Ombros',
'Push Press': 'Ombros',
'Good Morning (Barbell)': 'Costas',
'Leg Extension (Machine)': 'Pernas',
'Standing Calf Raise (Smith Machine)': 'Pernas',
'Skullcrusher (Barbell)': 'Bracos',
'Strict Military Press (Barbell)': 'Ombros',
'Seated Leg Curl (Machine)': 'Pernas',
'Bench Press - Close Grip (Barbell)': 'Peitoral',
'Hip Adductor (Machine)': 'Pernas',
'Deficit Deadlift (Barbell)': 'Pernas',
'Sumo Deadlift (Barbell)': 'Costas',
'Box Squat (Barbell)': 'Pernas',
'Seated Row (Cable)': 'Costas',
'Bicep Curl (Dumbbell)': 'Bracos',
'Spotto Press': 'Peitoral',
'Incline Chest Fly (Dumbbell)': 'Peitoral',
'Incline Row (Dumbbell)': 'Costas'}
@transformer
def transform(data, *args, **kwargs):
strong_data = data[['Date', 'Workout Name', 'Exercise Name', 'Weight', 'Reps', 'Workout Duration']]
strong_data['Body part'] = strong_data['Exercise Name'].map(body_part)
return strong_data
@test
def test_output(output, *args) -> None:
assert output is not None, 'The output is undefined'
Mage 的一個有趣的功能是，我們可以使用「新增」圖表來視覺化我們在 Tranformer 區塊內所做的更改，選擇可以使用列 Body 部分產生圓餅圖。
現在是時候將資料載入到 DuckDB 了。在 docker 映像中，我們已經有了 DuckDB，因此我們只需在管道中包含另一個區塊即可。讓我們包含資料匯出器區塊和 SQL 模板，以便我們可以建立表格並插入資料。
CREATE OR REPLACE TABLE powerlifting
(
_date DATE,
workout_name STRING,
exercise_name STRING,
weight STRING,
reps STRING,
workout_duration STRING,
body_part STRING
);
INSERT INTO powerlifting SELECT * FROM {{ df_1 }};
Mage 是一個強大的工具，用於編排管道，提供一整套用於開發涉及 ETL 的特定任務的範本。在這篇文章中，我們對如何開始使用 Mage 建立資料管道進行了簡短的解釋。在以後的文章中，我們將進一步探討這個令人驚奇的框架。
以上是Magic and Muscle：使用 Magic 和 DuckDB 進行 ETL，其中包含我的舉重訓練數據的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
