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Migos-ETL-项目
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2021-02-22
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ETL项目 将音乐数据提取,清理并加载到Postgres中,以查看最流行的音乐流派之间是否存在关联。 提取:原始数据源以及如何格式化数据。 https://data.world/kcmillersean/billboard-hot-100-1958-2017 - import.io https://www.kaggle.com/nadintamer/top-spotify-tracks-of-2018 - API 转换:数据清理和转换。 清洁:删除未使用的列,歌曲标题,列名,删除重复项,同时保持图表上的最低峰值位置和最高周数(使用排序功能),将日期从字符串转换为整数日期,删除未删除的歌曲图表。 内部联接:在歌曲名称上,将歌曲属性与广告牌位置信息组合在一起。 将每个属性列表与Billboard Hot 100上的高峰位置和星期相关联。 负载:最终数据库,表/集合。 关系-PGA
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Migos-ETL-Project-master.zip (7个子文件)
Migos-ETL-Project-master
migoss 5KB
Migos.csv 7KB
Migos_graphs.ipynb 337KB
Migos (1).ipynb 71KB
README.md 956B
Migos Analysis.docx 8KB
Spotify Billboard Correl - Spotify.csv 13KB
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Compass宁
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