AI的提示词专栏：Prompt 引导的 ETL 流程自动化
AI的提示词专栏：Prompt 引导的 ETL 流程自动化
本文聚焦 Prompt 引导的 ETL 流程自动化，先阐述该模式核心价值，即通过自然语言指令让大语言模型生成处理逻辑，解决传统 ETL 技术门槛高、迭代效率低、场景适配难的痛点，实现降本提效、灵活适配与低门槛复用。接着分阶段详解抽取、转换、加载的 Prompt 设计逻辑与实战案例，涵盖 MySQL、API、CSV 等数据源处理，数据清洗、字段计算、多表关联等转换操作，以及文件、MySQL 等目标存储加载。还提供完整 ETL 流程的 Prompt 模板与代码，分析该模式优势与注意事项，并设计课后练习。整体为读者呈现从理论到实践的完整指南，助力实现自然语言驱动的 ETL 自动化转型。
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一、ETL 流程与 Prompt 结合的核心价值
在数据驱动决策的时代，ETL（Extract-抽取、Transform-转换、Load-加载）作为数据管道的核心环节，直接决定了数据从原始状态到可用资产的转化效率。传统 ETL 流程依赖工程师编写大量代码（如 SQL、Python）、配置复杂工具（如 Informatica、DataStage），存在三大核心痛点：一是技术门槛高，需熟练掌握数据处理语言与工具，非技术岗（如业务分析师）难以参与；二是迭代效率低，当数据源格式变化、业务规则调整时，需重新修改代码与配置，周期常达数天；三是场景适配难，面对非结构化数据（如日志、文档）或小众数据源（如特定 API），传统工具的预处理能力不足。
而 Prompt 引导的 ETL 自动化，通过自然语言指令定义 ETL 各环节规则，让大语言模型（LLM）自动生成处理逻辑、代码或配置，从根本上解决了上述问题。其核心价值体现在三方面：
- 降本提效：将 ETL 流程的搭建周期从“天级”压缩至“小时级”，非技术人员可通过自然语言参与流程设计，减少跨岗位沟通成本；
- 灵活适配：无需修改底层代码，仅通过调整 Prompt 即可适配新数据源、新业务规则，尤其擅长处理半结构化/非结构化数据的预处理；
- 低门槛复用：将复杂 ETL 逻辑封装为“Prompt 模板”，后续同类场景仅需替换变量（如数据源路径、字段映射关系）即可快速复用。
二、ETL 各阶段的 Prompt 设计逻辑与原则
ETL 流程的抽取、转换、加载三阶段目标不同，对应的 Prompt 设计需遵循“场景化指令+明确约束+示例引导”的核心逻辑，同时需结合各阶段特性调整侧重点。
（一）通用 Prompt 设计原则
无论针对哪个 ETL 阶段，Prompt 需满足以下 4 点要求，确保 LLM 输出符合预期：
- 目标明确化：清晰说明该阶段需达成的具体结果（如“抽取 MySQL 表中近 7 天的用户订单数据”“将日期格式从‘YYYY-MM-DD’转换为‘MM/DD/YYYY’”），避免模糊表述（如“处理订单数据”）；
- 上下文完整化：提供数据源信息（类型、格式、结构）、业务规则（如“订单金额需大于 0，否则标记为异常”）、工具限制（如“使用 Python Pandas 实现，避免使用第三方库”）；
- 格式约束化：指定输出格式（如“生成可直接运行的 Python 代码，包含注释与异常处理”“输出字段映射表，包含源字段、目标字段、转换规则”）；
- 示例引导化：若场景复杂（如多条件数据过滤），可提供 1-2 个简单示例（如“示例：过滤‘支付状态=未支付’的订单，对应代码为 df[df[‘pay_status’] == ‘未支付’]”），降低 LLM 理解成本。
（二）各阶段 Prompt 设计侧重点
| ETL 阶段 | 核心目标 | Prompt 设计侧重点 | 关键信息要素 |
|---|---|---|---|
| 抽取（Extract） | 从数据源（数据库、API、文件等）准确获取目标数据，避免遗漏或冗余 | 1. 明确数据源类型与访问方式 2. 定义数据筛选条件（时间范围、字段范围等） 3. 要求输出数据预览与校验逻辑 |
数据源类型（MySQL/CSV/API）、访问凭证（脱敏后，如“数据库地址：xxx.xxx.xxx.xxx”）、筛选条件（如“近 30 天”“字段：user_id, order_id, amount”）、数据量限制（如“最多抽取 10000 条测试数据”） |
| 转换（Transform） | 按业务规则清洗、整合数据（如缺失值处理、格式转换、多表关联），确保数据质量 | 1. 拆解转换步骤（如“先处理缺失值，再进行字段计算”） 2. 明确每个步骤的业务规则（如“缺失值用‘未知’填充，而非删除”） 3. 要求输出转换后的数据校验指标（如“输出缺失值处理前后的字段非空率”） |
转换规则（如“订单金额=商品单价×数量，保留 2 位小数”）、异常值定义（如“金额>10000 为异常，标记为‘待审核’”）、关联条件（如“通过‘user_id’关联用户表与订单表”） |
| 加载（Load） | 将转换后的数据写入目标存储（数据仓库、数据湖等），确保格式兼容、写入高效 | 1. 指定目标存储类型与表结构 2. 定义写入策略（如“全量覆盖”“增量追加”） 3. 要求输出加载日志（如“成功写入行数、耗时、错误信息”） |
目标存储类型（Hive/ClickHouse/Excel）、表结构（字段名、数据类型，如“order_id: string, amount: float”）、写入策略（如“每日凌晨 2 点全量覆盖前一天数据”）、冲突处理（如“主键重复时保留最新数据”） |
三、抽取阶段（Extract）的 Prompt 实战
抽取阶段的核心是“精准获取目标数据”，需根据数据源类型（结构化数据库、文件、API）设计差异化 Prompt，以下为典型场景的实战案例。
（一）场景 1：从 MySQL 数据库抽取数据
1. Prompt 指令
请作为数据工程师，生成从 MySQL 数据库抽取数据的 Python 代码，需满足以下要求：
1. 数据源信息：
- 数据库地址：192.168.1.100，端口：3306，数据库名：ecommerce_db
- 目标表：orders（订单表），需抽取的字段：order_id（订单ID）、user_id（用户ID）、order_time（下单时间）、amount（订单金额）、pay_status（支付状态，取值：已支付/未支付/退款）
2. 筛选条件：
- 时间范围：order_time 大于等于 2024-01-01 00:00:00，且小于 2024-02-01 00:00:00
- 支付状态：排除“退款”状态的数据
3. 输出要求：
- 生成可直接运行的 Python 代码，使用 pymysql 库连接数据库，包含异常处理（如连接失败、查询超时）
- 代码中需将数据库用户名、密码设为变量，方便替换
- 抽取完成后，打印“成功抽取 X 条数据”，并预览前 5 条数据（隐藏敏感字段，如 user_id 只显示后 4 位）
4. 附加要求：避免一次性读取大量数据导致内存溢出，需使用分批读取（每次读取 1000 条）
2. 预期输出（Python 代码）
import pymysql
import pandas as pd
from pymysql.cursors import DictCursor
def extract_mysql_orders():
# 数据库配置（需替换为实际用户名、密码）
db_config = {
"host": "192.168.1.100",
"port": 3306,
"user": "your_username", # 替换为实际用户名
"password": "your_password", # 替换为实际密码
"db": "ecommerce_db",
"charset": "utf8mb4"
}
# 目标字段与筛选条件
target_fields = "order_id, user_id, order_time, amount, pay_status"
start_time = "2024-01-01 00:00:00"
end_time = "2024-02-01 00:00:00"
batch_size = 1000 # 分批读取大小
all_orders = [] # 存储所有抽取的数据
try:
# 建立数据库连接
connection = pymysql.connect(**db_config, cursorclass=DictCursor)
cursor = connection.cursor()
print("MySQL 数据库连接成功")
# 1. 查询符合条件的总数据量（用于分批）
count_sql = f"""
SELECT COUNT(*) AS total
FROM orders
WHERE order_time >= '{start_time}'
AND order_time < '{end_time}'
AND pay_status != '退款'
"""
cursor.execute(count_sql)
total_count = cursor.fetchone()["total"]
print(f"符合条件的总数据量：{total_count} 条")
# 2. 分批读取数据
for offset in range(0, total_count, batch_size):
extract_sql = f"""
SELECT {target_fields}
FROM orders
WHERE order_time >= '{start_time}'
AND order_time < '{end_time}'
AND pay_status != '退款'
LIMIT {batch_size} OFFSET {offset}
"""
cursor.execute(extract_sql)
batch_data = cursor.fetchall()
all_orders.extend(batch_data)
print(f"已抽取 {len(all_orders)}/{total_count} 条数据")
# 3. 数据预览（隐藏敏感字段）
if all_orders:
df_preview = pd.DataFrame(all_orders).head(5)
# user_id 只显示后 4 位
df_preview["user_id"] = df_preview["user_id"].astype(str).str[-4:]
print("n数据预览（前 5 条）：")
print(df_preview.to_string(index=False))
return pd.DataFrame(all_orders)
except Exception as e:
print(f"抽取数据失败：{str(e)}")
return None
finally:
# 关闭连接
if "cursor" in locals():
cursor.close()
if "connection" in locals() and connection.open:
connection.close()
print("MySQL 数据库连接已关闭")
# 执行抽取
if __name__ == "__main__":
extracted_data = extract_mysql_orders()
if extracted_data is not None:
print(f"n抽取完成，共获取 {len(extracted_data)} 条订单数据")
3. 技巧点分析
-
安全设计：将数据库用户名、密码设为变量，避免硬编码泄露；使用分批读取（
LIMIT + OFFSET）防止大数据量导致内存溢出，适合百万级数据场景； - 用户体验优化：添加进度提示（如“已抽取 X/Y 条数据”）和数据预览，方便用户快速验证抽取结果是否正确；
- 异常处理：覆盖“连接失败”“查询报错”等场景，避免程序崩溃，同时输出详细错误信息，便于排查问题。
（二）场景 2：从 API 接口抽取数据
1. Prompt 指令
请生成从“电商商品详情 API”抽取数据的 Python 代码，需满足以下要求：
1. API 信息：
- 接口地址：https://api.ecommerce.com/v1/products
- 请求方式：GET
- 请求参数：
- app_key：your_app_key（需保留为变量）
- category_id：3（商品分类ID，固定为 3，即“电子产品”）
- page：分页参数（从 1 开始）
- page_size：每页数据量（固定为 20）
- 响应格式：JSON，包含“code”（状态码，200 为成功）、“data”（商品列表，含 product_id、name、price、stock、create_time 字段）、“total_page”（总页数）
2. 抽取规则：
- 自动遍历所有分页（从 page=1 到 page=total_page），获取该分类下所有商品数据
- 若 API 响应 code != 200，需重试 2 次（每次间隔 3 秒），仍失败则记录错误信息
3. 输出要求：
- 生成 Python 代码，使用 requests 库发送请求，包含超时设置（10 秒）
- 抽取完成后，将数据保存为 CSV 文件（路径：./products_electronic.csv），包含表头
- 打印抽取日志：“开始抽取分类 3 商品数据”“第 X 页抽取成功，获取 20 条数据”“抽取完成，共 X 条数据，已保存至 CSV”
2. 预期输出（Python 代码）
import requests
import time
import csv
from typing import List, Dict
def extract_api_products():
# API 配置（需替换为实际 app_key）
API_URL = "https://api.ecommerce.com/v1/products"
APP_KEY = "your_app_key" # 替换为实际 app_key
CATEGORY_ID = 3
PAGE_SIZE = 20
TIMEOUT = 10 # 请求超时时间（秒）
RETRY_TIMES = 2 # 失败重试次数
RETRY_INTERVAL = 3 # 重试间隔（秒）
OUTPUT_CSV = "./products_electronic.csv"
all_products: List[Dict] = []
current_page = 1
total_page = 1 # 初始设为 1，后续从 API 响应获取真实值
print(f"开始抽取分类 {CATEGORY_ID}（电子产品）商品数据")
try:
while current_page <= total_page:
# 构造请求参数
params = {
"app_key": APP_KEY,
"category_id": CATEGORY_ID,
"page": current_page,
"page_size": PAGE_SIZE
}
# 发送请求（带重试逻辑）
retry_count = 0
while retry_count < RETRY_TIMES:
try:
response = requests.get(API_URL, params=params, timeout=TIMEOUT)
response.raise_for_status() # 触发 HTTP 错误（如 404、500）
result = response.json()
# 检查响应状态码
if result.get("code") != 200:
raise Exception(f"API 响应错误：code={result.get('code')}, msg={result.get('msg', '无错误信息')}")
# 获取商品数据与总页数
page_products = result.get("data", [])
total_page = result.get("total_page", 1)
# 累加数据
all_products.extend(page_products)
print(f"第 {current_page} 页抽取成功，获取 {len(page_products)} 条数据（总页数：{total_page}）")
break # 成功则跳出重试循环
except Exception as e:
retry_count += 1
if retry_count >= RETRY_TIMES:
raise Exception(f"第 {current_page} 页抽取失败（已重试 {RETRY_TIMES} 次）：{str(e)}")
print(f"第 {current_page} 页抽取失败，{RETRY_INTERVAL} 秒后重试（剩余 {RETRY_TIMES - retry_count} 次）：{str(e)}")
time.sleep(RETRY_INTERVAL)
# 进入下一页
current_page += 1
# 保存数据到 CSV
if all_products:
# 获取字段名（从第一条数据的键获取）
fieldnames = all_products[0].keys()
with open(OUTPUT_CSV, "w", encoding="utf-8", newline="") as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=fieldnames)
writer.writeheader()
writer.writerows(all_products)
print(f"n抽取完成，共获取 {len(all_products)} 条商品数据，已保存至：{OUTPUT_CSV}")
else:
print("n抽取完成，未获取到任何商品数据")
return all_products
except Exception as e:
print(f"n抽取过程异常终止：{str(e)}")
return None
# 执行抽取
if __name__ == "__main__":
extract_api_products()
3. 技巧点分析
-
API 稳定性保障：添加重试机制（
retry_count）和超时设置（TIMEOUT），应对网络波动或 API 临时不可用的场景，符合生产环境需求； -
分页逻辑自动化：从 API 响应中动态获取
total_page，避免硬编码分页数量，适配数据量变化； -
数据持久化：直接将抽取结果保存为 CSV，无需中间存储，简化后续转换流程，同时使用
utf-8编码避免中文乱码。
四、转换阶段（Transform）的 Prompt 实战
转换是 ETL 流程中最复杂的环节，需处理“数据清洗”“格式转换”“字段计算”“多表关联”等场景。以下通过 3 个典型场景，展示如何用 Prompt 定义转换规则，让 LLM 自动生成处理逻辑。
（一）场景 1：数据清洗（缺失值、异常值处理）
1. Prompt 指令
现有一份电商订单数据（DataFrame 格式，变量名：df_orders），包含以下字段：
- order_id：订单ID（字符串，无缺失，唯一标识）
- user_id：用户ID（字符串，部分缺失，缺失值标记为“NaN”）
- amount：订单金额（数值型，部分异常值：小于 0 或大于 10000）
- order_time：下单时间（字符串，格式为“YYYY-MM-DD HH:MM:SS”，部分缺失）
- pay_status：支付状态（字符串，取值：已支付/未支付，无缺失）
请生成 Python 代码（使用 Pandas）完成以下数据清洗操作，要求如下：
1. 缺失值处理：
- user_id 缺失：用“未知用户_”+order_id 填充（如 order_id 为“OD12345”，则填充为“未知用户_OD12345”）
- order_time 缺失：填充为“2099-12-31 23:59:59”（标记为待确认时间）
2. 异常值处理：
- amount < 0：将金额修正为 0，并新增字段“amount_flag”标记为“异常-金额为负”
- amount > 10000：将金额修正为 10000（业务规则：单笔订单最高限额 10000），并在“amount_flag”标记为“异常-超最高限额”
- 正常金额（0 ≤ amount ≤ 10000）：“amount_flag”标记为“正常”
3. 数据校验：
- 清洗完成后，输出“清洗前后数据量对比”（清洗前总行数、清洗后总行数，注：本场景不删除数据，仅修正）
- 输出“缺失值处理统计”（各字段清洗前缺失数量、清洗后缺失数量）
- 输出“异常值处理统计”（amount 字段异常数量、各异常类型的数量）
4. 代码要求：保留原始数据，清洗后的数据存入新变量 df_orders_clean，代码包含注释。
2. 预期输出（Python 代码）
import pandas as pd
import numpy as np
def transform_clean_orders(df_orders: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
# 保留原始数据，避免修改原 DataFrame
df_orders_clean = df_orders.copy()
print("=== 开始订单数据清洗 ===")
# 1. 数据清洗前统计
print("n【清洗前统计】")
print(f"总行数：{len(df_orders_clean)}")
print("缺失值统计：")
missing_before = df_orders_clean.isnull().sum()
print(missing_before[missing_before > 0]) # 只显示有缺失的字段
print("amount 异常值统计：")
abnormal_neg_before = len(df_orders_clean[df_orders_clean["amount"] < 0])
abnormal_high_before = len(df_orders_clean[df_orders_clean["amount"] > 10000])
print(f"- 金额为负：{abnormal_neg_before} 条")
print(f"- 超最高限额（>10000）：{abnormal_high_before} 条")
print(f"- 异常值总数：{abnormal_neg_before + abnormal_high_before} 条")
# 2. 缺失值处理
print("n【执行缺失值处理】")
# 2.1 处理 user_id 缺失：用“未知用户_+order_id”填充
user_id_missing_mask = df_orders_clean["user_id"].isnull()
df_orders_clean.loc[user_id_missing_mask, "user_id"] = (
"未知用户_" + df_orders_clean.loc[user_id_missing_mask, "order_id"]
)
print(f"- user_id 缺失处理完成，共处理 {user_id_missing_mask.sum()} 条")
# 2.2 处理 order_time 缺失：填充为“2099-12-31 23:59:59”
order_time_missing_mask = df_orders_clean["order_time"].isnull()
df_orders_clean.loc[order_time_missing_mask, "order_time"] = "2099-12-31 23:59:59"
print(f"- order_time 缺失处理完成，共处理 {order_time_missing_mask.sum()} 条")
# 3. 异常值处理（amount 字段）
print("n【执行异常值处理】")
# 3.1 新增 amount_flag 字段，默认标记为“正常”
df_orders_clean["amount_flag"] = "正常"
# 3.2 处理金额为负的异常
neg_mask = df_orders_clean["amount"] < 0
if neg_mask.sum() > 0:
df_orders_clean.loc[neg_mask, "amount"] = 0
df_orders_clean.loc[neg_mask, "amount_flag"] = "异常-金额为负"
print(f"- 金额为负异常处理完成，共修正 {neg_mask.sum()} 条")
# 3.3 处理金额超最高限额的异常
high_mask = df_orders_clean["amount"] > 10000
if high_mask.sum() > 0:
df_orders_clean.loc[high_mask, "amount"] = 10000
df_orders_clean.loc[high_mask, "amount_flag"] = "异常-超最高限额"
print(f"- 超最高限额异常处理完成，共修正 {high_mask.sum()} 条")
# 4. 清洗后校验
print("n【清洗后校验】")
print(f"总行数：{len(df_orders_clean)}（与清洗前一致，未删除数据）")
print("缺失值统计：")
missing_after = df_orders_clean.isnull().sum()
print(missing_after[missing_after > 0] if missing_after.sum() > 0 else "无缺失值")
print("amount 异常值统计：")
abnormal_neg_after = len(df_orders_clean[df_orders_clean["amount"] < 0])
abnormal_high_after = len(df_orders_clean[df_orders_clean["amount"] > 10000])
print(f"- 金额为负：{abnormal_neg_after} 条（目标：0 条）")
print(f"- 超最高限额（>10000）：{abnormal_high_after} 条（目标：0 条）")
print(f"- 异常值总数：{abnormal_neg_after + abnormal_high_after} 条（目标：0 条）")
print("n=== 订单数据清洗完成 ===")
return df_orders_clean
# 示例：模拟原始数据并执行清洗（实际使用时替换为真实数据）
if __name__ == "__main__":
# 构造模拟数据
data = {
"order_id": ["OD001", "OD002", "OD003", "OD004", "OD005"],
"user_id": ["U101", np.nan, "U103", np.nan, "U105"],
"amount": [299.9, -50, 12000, 899.5, 5000],
"order_time": ["2024-01-05 14:30:00", np.nan, "2024-01-06 09:15:00", "2024-01-07 18:45:00", np.nan],
"pay_status": ["已支付", "未支付", "已支付", "已支付", "未支付"]
}
df_original = pd.DataFrame(data)
print("原始数据：")
print(df_original.to_string(index=False))
# 执行清洗
df_cleaned = transform_clean_orders(df_original)
# 输出清洗后的数据预览
print("n清洗后数据预览：")
print(df_cleaned.to_string(index=False))
3. 技巧点分析
-
原始数据保护：通过
df_orders.copy()保留原始数据，避免清洗过程中修改源数据，便于后续追溯与对比； -
规则可追溯：新增
amount_flag字段标记异常类型，而非直接删除异常数据，既满足业务需求（如后续需审核异常订单），又便于统计异常原因； - 校验闭环：清洗前后均输出统计信息（缺失值、异常值数量），形成“处理-校验”闭环，确保清洗效果符合预期，降低人工验证成本。
（二）场景 2：字段计算与格式转换
1. Prompt 指令
现有清洗后的订单数据（DataFrame 变量名：df_cleaned），包含字段：order_id、user_id、amount（订单金额，元）、order_time（字符串格式：YYYY-MM-DD HH:MM:SS）、pay_status、amount_flag。
请生成 Python 代码完成以下转换操作：
1. 字段计算：
- 新增“discount_amount”（优惠金额）：若 amount ≥ 5000，优惠金额=amount×0.05；若 1000 ≤ amount < 5000，优惠金额=amount×0.02；若 amount < 1000，优惠金额=0（优惠后金额=amount - discount_amount，无需新增字段，仅计算优惠金额）
- 新增“order_month”（下单月份）：从 order_time 中提取“YYYY-MM”格式（如“2024-01”）
2. 格式转换：
- 将“order_time”从字符串格式转换为 datetime 格式（便于后续时间筛选）
- 将“amount”“discount_amount”保留 2 位小数（四舍五入）
3. 数据筛选：
- 仅保留“pay_status=已支付”的数据（业务需求：仅分析已支付订单）
4. 输出要求：
- 转换后的数据存入变量 df_transformed
- 打印转换总结：“已支付订单数：X 条”“优惠金额总计：Y 元（保留 2 位小数）”“涉及下单月份：[列表，如 2024-01, 2024-02]”
- 预览前 3 条转换后的数据
2. 预期输出（Python 代码）
import pandas as pd
import numpy as np
def transform_calculate_format(df_cleaned: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
# 复制数据，避免修改源数据
df_transformed = df_cleaned.copy()
print("=== 开始订单数据计算与格式转换 ===")
# 1. 格式转换：order_time 字符串转 datetime
print("n【执行格式转换】")
df_transformed["order_time"] = pd.to_datetime(df_transformed["order_time"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("- order_time 字段已转换为 datetime 格式")
# 2. 字段计算
print("n【执行字段计算】")
# 2.1 计算 discount_amount（优惠金额）
def calculate_discount(amount):
if amount >= 5000:
return round(amount * 0.05, 2)
elif 1000 <= amount < 5000:
return round(amount * 0.02, 2)
else:
return 0.00
df_transformed["discount_amount"] = df_transformed["amount"].apply(calculate_discount)
# 确保 amount 保留 2 位小数
df_transformed["amount"] = df_transformed["amount"].round(2)
print("- discount_amount 字段计算完成（保留 2 位小数）")
# 2.2 提取 order_month（下单月份，YYYY-MM 格式）
df_transformed["order_month"] = df_transformed["order_time"].dt.strftime("%Y-%m")
print("- order_month 字段提取完成（格式：YYYY-MM）")
# 3. 数据筛选：仅保留已支付订单
print("n【执行数据筛选】")
df_transformed = df_transformed[df_transformed["pay_status"] == "已支付"].reset_index(drop=True)
paid_count = len(df_transformed)
print(f"- 已筛选出 {paid_count} 条已支付订单")
# 4. 转换结果统计
print("n【转换结果总结】")
total_discount = df_transformed["discount_amount"].sum().round(2)
unique_months = sorted(df_transformed["order_month"].unique().tolist())
print(f"- 已支付订单数：{paid_count} 条")
print(f"- 优惠金额总计：{total_discount} 元")
print(f"- 涉及下单月份：{unique_months}")
# 5. 预览数据
print("n【转换后数据预览（前 3 条）】")
preview_fields = ["order_id", "user_id", "amount", "discount_amount", "order_time", "order_month", "pay_status"]
print(df_transformed[preview_fields].head(3).to_string(index=False))
print("n=== 订单数据计算与格式转换完成 ===")
return df_transformed
# 示例：使用前序场景的清洗后数据执行转换（实际使用时替换为真实数据）
if __name__ == "__main__":
# 构造模拟的清洗后数据
cleaned_data = {
"order_id": ["OD001", "OD002", "OD003", "OD004", "OD005"],
"user_id": ["U101", "未知用户_OD002", "U103", "未知用户_OD004", "U105"],
"amount": [299.9, 0.0, 10000.0, 899.5, 5000.0],
"order_time": ["2024-01-05 14:30:00", "2099-12-31 23:59:59", "2024-01-06 09:15:00", "2024-02-07 18:45:00", "2024-02-08 10:20:00"],
"pay_status": ["已支付", "未支付", "已支付", "已支付", "已支付"],
"amount_flag": ["正常", "异常-金额为负", "异常-超最高限额", "正常", "正常"]
}
df_cleaned = pd.DataFrame(cleaned_data)
# 执行转换
df_transformed = transform_calculate_format(df_cleaned)
3. 技巧点分析
-
计算逻辑清晰化：通过自定义函数
calculate_discount封装多条件优惠规则，比使用np.where嵌套更易读，后续修改优惠比例时仅需调整函数内部逻辑； -
时间处理专业化：使用 Pandas 的
dt属性（dt.strftime）提取月份，避免手动切割字符串（如split('-')），降低格式错误风险，同时将order_time转为 datetime 格式，为后续“按月份筛选数据”“计算订单间隔”等操作奠定基础； - 业务价值显性化：转换总结中突出业务关心的指标（已支付订单数、优惠总额、涉及月份），让非技术人员快速获取数据价值，无需查看完整数据集。
（三）场景 3：多表关联（订单表与用户表关联）
1. Prompt 指令
现有两个数据集：
1. 转换后的订单表（df_orders_transformed）：字段包括 order_id、user_id、amount、discount_amount、order_time（datetime）、order_month、pay_status、amount_flag；
2. 用户表（df_users）：字段包括 user_id（用户唯一标识）、user_name（用户名）、user_level（用户等级：普通/白银/黄金/钻石）、register_time（注册时间，字符串格式：YYYY-MM-DD）。
请生成 Python 代码完成以下多表关联操作：
1. 关联规则：
- 关联方式：内连接（INNER JOIN），仅保留“订单表.user_id = 用户表.user_id”的匹配数据（排除无对应用户的订单）
- 关联后删除重复的 user_id 字段（仅保留一个）
2. 新增派生字段：
- 新增“user_seniority”（用户资历，单位：天）：计算“订单下单时间（order_time）- 用户注册时间（register_time）”的天数差（注：需先将 register_time 转为 datetime 格式）
- 新增“user_level_discount”（等级折扣）：钻石用户额外折扣 5%，黄金用户额外折扣 3%，白银/普通用户无额外折扣（额外折扣基于“优惠后金额=amount - discount_amount”计算，即最终金额=优惠后金额×(1 - 等级折扣率)，无需新增最终金额字段，仅标记等级折扣率）
3. 输出要求：
- 关联后的数据存入变量 df_joined
- 打印关联统计：“关联前订单数：X 条”“关联后订单数：Y 条”“关联成功比例：Z%（保留 1 位小数）”“各用户等级订单分布：字典，如 {'普通': 100, '白银': 50}”
- 预览前 2 条关联后的数据，显示关键字段：order_id、user_name、user_level、amount、discount_amount、user_level_discount、user_seniority
2. 预期输出（Python 代码）
import pandas as pd
import numpy as np
def transform_join_tables(df_orders_transformed: pd.DataFrame, df_users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
print("=== 开始订单表与用户表关联 ===")
# 1. 关联前统计
order_count_before = len(df_orders_transformed)
print(f"n【关联前统计】")
print(f"- 订单表数据量：{order_count_before} 条")
print(f"- 用户表数据量：{len(df_users)} 条")
# 2. 数据预处理：用户表 register_time 转为 datetime 格式
df_users_processed = df_users.copy()
df_users_processed["register_time"] = pd.to_datetime(df_users_processed["register_time"], format="%Y-%m-%d")
print(f"n【数据预处理】")
print(f"- 用户表 register_time 字段已转换为 datetime 格式")
# 3. 多表关联（内连接）
print(f"n【执行内连接】")
# 内连接：仅保留双方都有匹配的记录
df_joined = pd.merge(
left=df_orders_transformed,
right=df_users_processed,
on="user_id", # 关联键
how="inner",
suffixes=("", "_user") # 若有重复字段，右侧加后缀（本场景无重复，仅为兼容）
)
# 删除重复的 user_id 字段（若存在，实际内连接后仅一个 user_id）
if "user_id_user" in df_joined.columns:
df_joined.drop(columns=["user_id_user"], inplace=True)
# 关联后统计
order_count_after = len(df_joined)
join_success_rate = (order_count_after / order_count_before * 100) if order_count_before > 0 else 0.0
print(f"- 关联后订单数：{order_count_after} 条")
print(f"- 关联成功比例：{join_success_rate:.1f}%")
# 4. 新增派生字段
print(f"n【新增派生字段】")
# 4.1 计算 user_seniority（用户资历，天）：order_time - register_time
df_joined["user_seniority"] = (df_joined["order_time"] - df_joined["register_time"]).dt.days
# 处理可能的负数值（订单时间早于注册时间，标记为 0）
df_joined.loc[df_joined["user_seniority"] < 0, "user_seniority"] = 0
print(f"- user_seniority 字段计算完成（用户资历，单位：天）")
# 4.2 计算 user_level_discount（等级折扣率）
def get_level_discount(level):
if level == "钻石":
return 0.05 # 5% 折扣
elif level == "黄金":
return 0.03 # 3% 折扣
else: # 普通、白银
return 0.00
df_joined["user_level_discount"] = df_joined["user_level"].apply(get_level_discount)
# 格式化为百分比字符串（便于阅读，保留 1 位小数）
df_joined["user_level_discount_str"] = df_joined["user_level_discount"].apply(lambda x: f"{x*100:.1f}%")
print(f"- user_level_discount 字段计算完成（等级折扣率）")
# 5. 关联后数据统计
print(f"n【关联后数据统计】")
# 各用户等级订单分布
level_distribution = df_joined["user_level"].value_counts().to_dict()
print(f"- 各用户等级订单分布：{level_distribution}")
# 平均用户资历
avg_seniority = df_joined["user_seniority"].mean().round(1)
print(f"- 下单用户平均资历：{avg_seniority} 天")
# 6. 数据预览
print(f"n【关联后数据预览（前 2 条）】")
preview_fields = [
"order_id", "user_name", "user_level", "amount",
"discount_amount", "user_level_discount_str", "user_seniority"
]
print(df_joined[preview_fields].head(2).to_string(index=False))
print("n=== 订单表与用户表关联完成 ===")
return df_joined
# 示例：构造模拟数据并执行关联（实际使用时替换为真实数据）
if __name__ == "__main__":
# 模拟转换后的订单表数据
orders_data = {
"order_id": ["OD001", "OD003", "OD004", "OD005"],
"user_id": ["U101", "U103", "U104", "U105"],
"amount": [299.90, 10000.00, 899.50, 5000.00],
"discount_amount": [0.00, 500.00, 0.00, 250.00],
"order_time": pd.to_datetime(["2024-01-05 14:30:00", "2024-01-06 09:15:00", "2024-02-07 18:45:00", "2024-02-08 10:20:00"]),
"order_month": ["2024-01", "2024-01", "2024-02", "2024-02"],
"pay_status": ["已支付", "已支付", "已支付", "已支付"],
"amount_flag": ["正常", "异常-超最高限额", "正常", "正常"]
}
df_orders_transformed = pd.DataFrame(orders_data)
# 模拟用户表数据
users_data = {
"user_id": ["U101", "U102", "U103", "U104", "U105"],
"user_name": ["张三", "李四", "王五", "赵六", "钱七"],
"user_level": ["普通", "白银", "黄金", "钻石", "黄金"],
"register_time": ["2023-10-01", "2023-11-15", "2023-09-20", "2023-05-01", "2023-08-10"]
}
df_users = pd.DataFrame(users_data)
# 执行关联
df_joined = transform_join_tables(df_orders_transformed, df_users)
3. 技巧点分析
-
关联稳定性：使用
pd.merge的on参数明确关联键，避免字段名不匹配导致的关联失败；通过suffixes参数处理潜在的重复字段，提升代码兼容性； -
异常值处理：计算
user_seniority时，将“订单时间早于注册时间”的异常值修正为 0，避免后续分析中出现负天数，符合业务逻辑（用户不可能在注册前下单）； -
可读性优化：新增
user_level_discount_str字段，将折扣率（0.05）转为百分比字符串（5.0%），便于业务人员直接理解，同时保留原始数值字段（user_level_discount）供后续计算使用，兼顾“可读性”与“可计算性”。
五、加载阶段（Load）的 Prompt 实战
加载阶段需将转换后的数据写入目标存储，常见目标包括“文件存储（CSV/Parquet）”“数据库（MySQL/Hive）”“数据湖（S3/HDFS）”。以下为前两类目标的实战案例，重点展示 Prompt 如何定义写入规则与兼容性处理。
（一）场景 1：加载到 CSV/Parquet 文件（适合小批量数据）
1. Prompt 指令
现有关联后的订单数据（DataFrame 变量名：df_joined），需将其加载到文件存储，要求如下：
1. 加载目标：同时生成 CSV 文件和 Parquet 文件（Parquet 格式支持压缩，适合后续大数据分析工具读取）；
2. 文件配置：
- 存储路径：./etl_output/（若目录不存在，需自动创建）
- 文件名规则：CSV 文件名为“orders_joined_YYYYMMDD.csv”，Parquet 文件名为“orders_joined_YYYYMMDD.parquet”（其中 YYYYMMDD 为当前日期，如 20240520）
- CSV 文件：编码为 UTF-8，包含表头，字段分隔符为逗号，缺失值用“NA”表示
- Parquet 文件：使用 Snappy 压缩算法（平衡压缩率与读取速度），保留 DataFrame 的数据类型
3. 加载校验：
- 写入完成后，读取文件的前 10 条数据，验证数据完整性（如字段数、关键字段值是否与源数据一致）
- 打印加载总结：“文件加载完成！”“CSV 文件路径：XXX”“Parquet 文件路径：XXX”“写入数据量：X 条”“校验结果：成功/失败（若失败，说明原因）”
4. 代码要求：包含目录创建逻辑、异常处理（如权限不足、磁盘空间不足）。
2. 预期输出（Python 代码）
import pandas as pd
import os
from datetime import datetime
import pyarrow as pa
import pyarrow.parquet as pq
def load_to_files(df_joined: pd.DataFrame) -> bool:
print("=== 开始将数据加载到文件 ===")
load_success = False
try:
# 1. 基础配置
current_date = datetime.now().strftime("%Y%m%d") # 当前日期：YYYYMMDD
output_dir = "./etl_output/"
csv_filename = f"orders_joined_{current_date}.csv"
parquet_filename = f"orders_joined_{current_date}.parquet"
csv_path = os.path.join(output_dir, csv_filename)
parquet_path = os.path.join(output_dir, parquet_filename)
data_count = len(df_joined)
print(f"n【加载配置】")
print(f"- 输出目录：{output_dir}")
print(f"- CSV 文件路径：{csv_path}")
print(f"- Parquet 文件路径：{parquet_path}")
print(f"- 待写入数据量：{data_count} 条")
# 2. 创建输出目录（若不存在）
if not os.path.exists(output_dir):
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
print(f"n【目录处理】")
print(f"- 输出目录不存在，已自动创建：{output_dir}")
# 3. 加载到 CSV 文件
print(f"n【加载 CSV 文件】")
df_joined.to_csv(
path_or_buf=csv_path,
index=False, # 不保留索引
encoding="utf-8",
na_rep="NA", # 缺失值用“NA”表示
sep="," # 字段分隔符
)
print(f"- CSV 文件写入完成，文件大小：{os.path.getsize(csv_path) / 1024:.1f} KB")
# 4. 加载到 Parquet 文件（Snappy 压缩）
print(f"n【加载 Parquet 文件】")
# 将 DataFrame 转为 PyArrow Table（便于设置压缩格式）
table = pa.Table.from_pandas(df_joined)
pq.write_to_dataset(
table,
root_path=parquet_path,
compression="snappy", # Snappy 压缩
overwrite=True # 若文件已存在，覆盖
)
# 计算 Parquet 文件大小（需遍历目录，因 Parquet 可能分块存储）
parquet_size = 0
for root, dirs, files in os.walk(parquet_path):
for file in files:
parquet_size += os.path.getsize(os.path.join(root, file))
print(f"- Parquet 文件写入完成，文件大小：{parquet_size / 1024:.1f} KB")
# 5. 加载校验
print(f"n【加载校验】")
# 5.1 校验 CSV 文件
csv_check = pd.read_csv(csv_path, nrows=10) # 读取前 10 条
csv_valid = (len(csv_check) == 10) and (len(csv_check.columns) == len(df_joined.columns))
# 5.2 校验 Parquet 文件
parquet_check = pq.read_table(parquet_path).to_pandas().head(10) # 读取前 10 条
parquet_valid = (len(parquet_check) == 10) and (len(parquet_check.columns) == len(df_joined.columns))
# 5.3 校验结果判断
if csv_valid and parquet_valid:
print(f"- CSV 文件校验：成功（字段数：{len(csv_check.columns)}，匹配源数据）")
print(f"- Parquet 文件校验：成功（字段数：{len(parquet_check.columns)}，匹配源数据）")
print(f"- 数据量校验：源数据 {data_count} 条，文件写入正常")
load_success = True
else:
raise Exception(f"文件校验失败：CSV 校验{'成功' if csv_valid else '失败'}，Parquet 校验{'成功' if parquet_valid else '失败'}")
# 6. 加载总结
print(f"n【加载总结】")
print(f"文件加载完成！")
print(f"- CSV 文件路径：{csv_path}")
print(f"- Parquet 文件路径：{parquet_path}")
print(f"- 写入数据量：{data_count} 条")
print(f"- 校验结果：成功")
except Exception as e:
print(f"n【加载失败】")
print(f"错误原因：{str(e)}")
# 清理已生成的不完整文件
if os.path.exists(csv_path):
os.remove(csv_path)
print(f"- 已清理不完整 CSV 文件：{csv_path}")
if os.path.exists(parquet_path):
import shutil
shutil.rmtree(parquet_path)
print(f"- 已清理不完整 Parquet 文件：{parquet_path}")
print("n=== 数据加载到文件流程结束 ===")
return load_success
# 示例：使用前序场景的关联数据执行加载（实际使用时替换为真实数据）
if __name__ == "__main__":
# 构造模拟的关联后数据（省略复杂字段，仅保留关键信息）
joined_data = {
"order_id": ["OD001", "OD003", "OD004", "OD005"],
"user_id": ["U101", "U103", "U104", "U105"],
"user_name": ["张三", "王五", "赵六", "钱七"],
"user_level": ["普通", "黄金", "钻石", "黄金"],
"amount": [299.90, 10000.00, 899.50, 5000.00],
"discount_amount": [0.00, 500.00, 0.00, 250.00],
"user_level_discount": [0.00, 0.03, 0.05, 0.03],
"user_level_discount_str": ["0.0%", "3.0%", "5.0%", "3.0%"],
"order_time": pd.to_datetime(["2024-01-05 14:30:00", "2024-01-06 09:15:00", "2024-02-07 18:45:00", "2024-02-08 10:20:00"]),
"register_time": pd.to_datetime(["2023-10-01", "2023-09-20", "2023-05-01", "2023-08-10"]),
"user_seniority": [96, 108, 282, 181],
"order_month": ["2024-01", "2024-01", "2024-02", "2024-02"],
"pay_status": ["已支付", "已支付", "已支付", "已支付"],
"amount_flag": ["正常", "异常-超最高限额", "正常", "正常"]
}
df_joined = pd.DataFrame(joined_data)
# 执行加载
load_result = load_to_files(df_joined)
3. 技巧点分析
- 格式兼容性：同时生成 CSV（人类可读，适合小批量数据查看）和 Parquet（压缩率高，适合 Spark、Hive 等大数据工具读取），兼顾“人工验证”与“后续分析”需求；
- 容错机制：包含“目录自动创建”“文件覆盖”“失败清理”逻辑——目录不存在时自动创建，避免手动操作；文件已存在时覆盖，适合定时执行 ETL 任务；加载失败时清理不完整文件，避免脏数据残留；
- 校验闭环：写入后读取前 10 条数据，验证“字段数”“数据完整性”，确保文件可正常使用，降低后续分析时的“数据损坏”风险。
（二）场景 2：加载到 MySQL 数据库（适合结构化数据存储）
1. Prompt 指令
现有关联后的订单数据（DataFrame 变量名：df_joined），需加载到 MySQL 数据库的“ecommerce_etl”库中，要求如下：
1. 数据库配置：
- 数据库地址：192.168.1.100，端口：3306，数据库名：ecommerce_etl，用户名：etl_user，密码：etl_password（均设为变量，方便替换）
- 目标表名：orders_joined（若表不存在，需自动创建；若表已存在，清空表中数据后再插入新数据，避免重复）
2. 表结构要求：
- 字段类型匹配 DataFrame 数据类型：
- order_id、user_id、user_name、user_level、user_level_discount_str、order_month、pay_status、amount_flag：VARCHAR 类型（长度分别为 20、20、50、10、10、7、10、20）
- amount、discount_amount、user_level_discount：DECIMAL 类型（精度 10,2，即整数位 8 位，小数位 2 位）
- order_time、register_time：DATETIME 类型
- user_seniority：INT 类型
- 主键：order_id（唯一标识订单）
3. 加载优化：
- 使用批量插入（chunk_size=1000），避免单条插入导致的性能问题
- 关闭自动提交（autocommit=False），插入完成后统一提交，提升效率
4. 加载校验：
- 插入完成后，查询目标表的总行数，与源数据行数对比（一致则校验成功）
- 打印加载总结：“MySQL 加载完成！”“目标表：ecommerce_etl.orders_joined”“插入数据量：X 条”“校验结果：成功/失败（行数是否一致）”
5. 代码要求：包含异常处理（连接失败、插入报错）、数据库连接关闭逻辑。
2. 预期输出（Python 代码）
import pandas as pd
import pymysql
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
def load_to_mysql(df_joined: pd.DataFrame) -> bool:
print("=== 开始将数据加载到 MySQL 数据库 ===")
load_success = False
engine = None
try:
# 1. 数据库配置（需替换为实际配置）
db_config = {
"host": "192.168.1.100",
"port": 3306,
"db": "ecommerce_etl",
"user": "etl_user",
"password": "etl_password",
"charset": "utf8mb4"
}
table_name = "orders_joined"
data_count = len(df_joined)
print(f"n【加载配置】")
print(f"- 目标数据库：{db_config['db']}")
print(f"- 目标表：{table_name}")
print(f"- 待插入数据量：{data_count} 条")
print(f"- 批量插入大小：1000 条/批次")
# 2. 创建数据库连接（使用 SQLAlchemy 引擎，支持 Pandas to_sql）
# 构造连接字符串：mysql+pymysql://user:password@host:port/db
conn_str = f"mysql+pymysql://{db_config['user']}:{db_config['password']}@{db_config['host']}:{db_config['port']}/{db_config['db']}?charset={db_config['charset']}"
engine = create_engine(conn_str)
print(f"n【数据库连接】")
print(f"- 连接成功：{db_config['host']}:{db_config['port']}/{db_config['db']}")
# 3. 表结构定义（SQL 语句，若表不存在则创建）
create_table_sql = f"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {table_name} (
order_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '订单ID',
user_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',
user_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
user_level VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '用户等级',
amount DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '订单金额（元）',
discount_amount DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '优惠金额（元）',
user_level_discount DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '等级折扣率',
user_level_discount_str VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '等级折扣率（字符串）',
order_time DATETIME NOT NULL COMMENT '下单时间',
register_time DATETIME NOT NULL COMMENT '用户注册时间',
user_seniority INT NOT NULL COMMENT '用户资历（天）',
order_month VARCHAR(7) NOT NULL COMMENT '下单月份（YYYY-MM）',
pay_status VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '支付状态',
amount_flag VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '金额状态标记',
PRIMARY KEY (order_id) COMMENT '订单ID为主键'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='ETL 关联后的订单表';
"""
# 执行创建表语句
with engine.connect() as conn:
conn.execute(create_table_sql)
print(f"n【表结构处理】")
print(f"- 目标表 {table_name} 检查完成（不存在则已创建）")
# 4. 清空表中现有数据（避免重复）
truncate_sql = f"TRUNCATE TABLE {table_name};"
with engine.connect() as conn:
conn.execute(truncate_sql)
print(f"- 目标表 {table_name} 现有数据已清空")
# 5. 批量插入数据
print(f"n【批量插入数据】")
# 使用 Pandas to_sql 方法，关闭自动提交，批量插入
df_joined.to_sql(
name=table_name,
con=engine,
if_exists="append", # 追加模式（因已清空表，等同于覆盖）
index=False, # 不插入 DataFrame 索引
chunksize=1000, # 批量插入大小
method="multi" # 多值插入（提升效率）
)
print(f"- 数据插入完成，共插入 {data_count} 条数据（{data_count // 1000 + 1} 批次）")
# 6. 加载校验（对比源数据与表中数据行数）
print(f"n【加载校验】")
# 查询目标表总行数
count_sql = f"SELECT COUNT(*) AS total FROM {table_name};"
with engine.connect() as conn:
result = conn.execute(count_sql).fetchone()
db_count = result["total"]
if db_count == data_count:
print(f"- 行数校验：成功（源数据 {data_count} 条，表中 {db_count} 条，一致）")
load_success = True
else:
raise Exception(f"行数校验失败：源数据 {data_count} 条，表中 {db_count} 条，不一致")
# 7. 加载总结
print(f"n【加载总结】")
print(f"MySQL 加载完成！")
print(f"- 目标数据库：{db_config['db']}")
print(f"- 目标表：{table_name}")
print(f"- 插入数据量：{data_count} 条")
print(f"- 校验结果：成功")
except SQLAlchemyError as e:
print(f"n【加载失败（数据库错误）】")
print(f"错误原因：{str(e)}")
except Exception as e:
print(f"n【加载失败（其他错误）】")
print(f"错误原因：{str(e)}")
finally:
# 关闭数据库连接
if engine is not None:
engine.dispose()
print(f"n【数据库连接】")
print(f"- 连接已关闭")
print("n=== 数据加载到 MySQL 流程结束 ===")
return load_success
# 示例：使用前序场景的关联数据执行加载（实际使用时替换为真实数据）
if __name__ == "__main__":
# 构造模拟的关联后数据（与文件加载场景一致）
joined_data = {
"order_id": ["OD001", "OD003", "OD004", "OD005"],
"user_id": ["U101", "U103", "U104", "U105"],
"user_name": ["张三", "王五", "赵六", "钱七"],
"user_level": ["普通", "黄金", "钻石", "黄金"],
"amount": [299.90, 10000.00, 899.50, 5000.00],
"discount_amount": [0.00, 500.00, 0.00, 250.00],
"user_level_discount": [0.00, 0.03, 0.05, 0.03],
"user_level_discount_str": ["0.0%", "3.0%", "5.0%", "3.0%"],
"order_time": pd.to_datetime(["2024-01-05 14:30:00", "2024-01-06 09:15:00", "2024-02-07 18:45:00", "2024-02-08 10:20:00"]),
"register_time": pd.to_datetime(["2023-10-01", "2023-09-20", "2023-05-01", "2023-08-10"]),
"user_seniority": [96, 108, 282, 181],
"order_month": ["2024-01", "2024-01", "2024-02", "2024-02"],
"pay_status": ["已支付", "已支付", "已支付", "已支付"],
"amount_flag": ["正常", "异常-超最高限额", "正常", "正常"]
}
df_joined = pd.DataFrame(joined_data)
# 执行加载
load_result = load_to_mysql(df_joined)
3. 技巧点分析
- 表结构可控性：通过自定义 SQL 语句创建表，明确字段类型、长度、注释与主键，避免 Pandas 自动推断类型导致的兼容性问题（如将 VARCHAR 推断为 TEXT，浪费存储空间）；
- 性能优化：使用“批量插入（chunksize=1000）+ 多值插入（method=‘multi’）”，相比单条插入效率提升 10-100 倍；关闭自动提交，统一提交事务，减少数据库 IO 次数；
- 数据一致性：加载前清空表数据（TRUNCATE），避免新旧数据重复；加载后对比“源数据行数”与“表中行数”，确保数据完全插入，符合生产环境对“数据一致性”的要求。
六、Prompt 引导 ETL 自动化的完整流程与模板
将抽取、转换、加载三阶段的 Prompt 逻辑整合，形成完整的 ETL 自动化流程，并封装为可复用的 Prompt 模板，便于后续同类场景快速调用。
（一）完整 ETL 流程的 Prompt 模板
请作为数据工程师，生成一套完整的 ETL 自动化 Python 代码，处理“电商订单数据”，具体要求如下：
### 一、数据源信息
1. 订单数据源：MySQL 数据库
- 配置：地址=192.168.1.100，端口=3306，库名=ecommerce_raw，表名=orders，用户名=raw_user，密码=raw_password
- 需抽取字段：order_id, user_id, amount, order_time（字符串：YYYY-MM-DD HH:MM:SS）, pay_status, product_id
- 筛选条件：order_time ≥ '2024-01-01 00:00:00' AND pay_status IN ('已支付', '未支付')
2. 用户数据源：CSV 文件
- 路径：./data/users.csv
- 字段：user_id, user_name, user_level（普通/白银/黄金/钻石）, register_time（字符串：YYYY-MM-DD）
- 编码：UTF-8，分隔符：逗号
### 二、ETL 各阶段要求
#### （一）抽取阶段（Extract）
1. 抽取 MySQL 订单数据：分批读取（1000 条/批），包含异常处理（连接失败、查询超时）
2. 抽取 CSV 用户数据：处理缺失值（user_name 缺失用“未知用户”填充）
3. 抽取后输出统计：各数据源抽取行数、数据预览（前 5 条）
#### （二）转换阶段（Transform）
1. 数据清洗：
- 订单数据：amount < 0 修正为 0，order_time 缺失填充为 '2099-12-31 23:59:59'
- 用户数据：register_time 转换为 datetime 格式
2. 字段计算：
- 订单数据：新增“discount”（优惠金额）：amount ≥ 5000 → 5% of amount；1000 ≤ amount <5000 → 2% of amount；else → 0
- 关联后数据：新增“user_seniority”（用户资历，天）= order_time - register_time（异常值≤0 修正为 0）
3. 多表关联：
- 方式：内连接（订单表.user_id = 用户表.user_id）
- 保留字段：order_id, user_id, user_name, user_level, amount, discount, order_time, register_time, user_seniority, pay_status, product_id
4. 数据筛选：仅保留 pay_status='已支付' 的数据
#### （三）加载阶段（Load）
1. 目标存储：MySQL 数据库（库名=ecommerce_etl，表名=orders_etl_result，用户名=etl_user，密码=etl_password）
2. 表结构：
- 字段类型：order_id(VARCHAR20), user_id(VARCHAR20), user_name(VARCHAR50), user_level(VARCHAR10), amount(DECIMAL10,2), discount(DECIMAL10,2), order_time(DATETIME), register_time(DATETIME), user_seniority(INT), pay_status(VARCHAR10), product_id(VARCHAR20)
- 主键：order_id
3. 加载策略：表不存在则创建，表存在则清空后插入，批量插入（1000 条/批）
4. 加载校验：插入行数与源数据行数一致，预览前 5 条数据
### 三、代码输出要求
1. 生成完整 Python 代码，包含函数封装（extract/transform/load）、异常处理、日志打印
2. 代码中敏感信息（用户名、密码）设为变量，方便替换
3. 输出 ETL 流程总结：总耗时、各阶段处理行数、校验结果
4. 代码可直接运行，无需修改逻辑（仅需替换变量）
（二）完整 ETL 流程的 Python 代码（基于模板生成）
import pandas as pd
import pymysql
import os
import time
from datetime import datetime
from sqlalchemy import create_engine
from sqlalchemy.exc import SQLAlchemyError
# ====================== 全局配置（需根据实际环境替换）======================
# 1. 订单数据源（MySQL）配置
ORDER_DB_CONFIG = {
"host": "192.168.1.100",
"port":3306,
"db": "ecommerce_raw",
"table": "orders",
"user": "raw_user",
"password": "raw_password",
"charset": "utf8mb4"
}
# 2. 用户数据源（CSV）配置
USER_CSV_CONFIG = {
"path": "./data/users.csv",
"encoding": "UTF-8",
"sep": ","
}
# 3. 目标存储（MySQL）配置
TARGET_DB_CONFIG = {
"host": "192.168.1.100",
"port": 3306,
"db": "ecommerce_etl",
"table": "orders_etl_result",
"user": "etl_user",
"password": "etl_password",
"charset": "utf8mb4"
}
# 4. 通用配置
BATCH_SIZE = 1000 # 分批处理大小
ORDER_TIME_FILTER = "2024-01-01 00:00:00" # 订单时间筛选条件
# ====================== 1. 抽取阶段（Extract）======================
def extract_order_data() -> pd.DataFrame:
"""从 MySQL 抽取订单数据"""
print("=== 开始抽取订单数据（MySQL）===")
start_time = time.time()
all_orders = []
offset = 0
try:
# 建立数据库连接
conn = pymysql.connect(
host=ORDER_DB_CONFIG["host"],
port=ORDER_DB_CONFIG["port"],
user=ORDER_DB_CONFIG["user"],
password=ORDER_DB_CONFIG["password"],
db=ORDER_DB_CONFIG["db"],
charset=ORDER_DB_CONFIG["charset"],
cursorclass=pymysql.cursors.DictCursor
)
cursor = conn.cursor()
print(f"成功连接到订单数据库：{ORDER_DB_CONFIG['host']}/{ORDER_DB_CONFIG['db']}")
# 1. 查询符合条件的总数据量
count_sql = f"""
SELECT COUNT(*) AS total
FROM {ORDER_DB_CONFIG['table']}
WHERE order_time >= '{ORDER_TIME_FILTER}'
AND pay_status IN ('已支付', '未支付')
"""
cursor.execute(count_sql)
total_count = cursor.fetchone()["total"]
print(f"符合条件的订单总数：{total_count} 条")
# 2. 分批抽取数据
while offset < total_count:
extract_sql = f"""
SELECT order_id, user_id, amount, order_time, pay_status, product_id
FROM {ORDER_DB_CONFIG['table']}
WHERE order_time >= '{ORDER_TIME_FILTER}'
AND pay_status IN ('已支付', '未支付')
LIMIT {BATCH_SIZE} OFFSET {offset}
"""
cursor.execute(extract_sql)
batch_data = cursor.fetchall()
all_orders.extend(batch_data)
print(f"已抽取：{len(all_orders)}/{total_count} 条")
offset += BATCH_SIZE
# 3. 数据预览
df_orders = pd.DataFrame(all_orders)
print(f"n订单数据预览（前 5 条）：")
print(df_orders.head().to_string(index=False))
# 4. 抽取统计
end_time = time.time()
print(f"n=== 订单数据抽取完成 ===")
print(f"抽取耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")
print(f"最终抽取数据量：{len(df_orders)} 条n")
return df_orders
except Exception as e:
print(f"订单数据抽取失败：{str(e)}")
raise # 抛出异常，终止后续流程
finally:
# 关闭连接
if "cursor" in locals():
cursor.close()
if "conn" in locals() and conn.open:
conn.close()
print("订单数据库连接已关闭")
def extract_user_data() -> pd.DataFrame:
"""从 CSV 抽取用户数据"""
print("=== 开始抽取用户数据（CSV）===")
start_time = time.time()
try:
# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(USER_CSV_CONFIG["path"]):
raise FileNotFoundError(f"用户 CSV 文件不存在：{USER_CSV_CONFIG['path']}")
# 读取 CSV 文件
df_users = pd.read_csv(
filepath_or_buffer=USER_CSV_CONFIG["path"],
encoding=USER_CSV_CONFIG["encoding"],
sep=USER_CSV_CONFIG["sep"]
)
print(f"成功读取用户 CSV 文件，初始数据量：{len(df_users)} 条")
# 处理缺失值（user_name 缺失用“未知用户”填充）
missing_user_name = df_users["user_name"].isnull().sum()
if missing_user_name > 0:
df_users["user_name"].fillna("未知用户", inplace=True)
print(f"处理 user_name 缺失值：{missing_user_name} 条，填充为'未知用户'")
# 数据预览
print(f"n用户数据预览（前 5 条）：")
print(df_users.head().to_string(index=False))
# 抽取统计
end_time = time.time()
print(f"n=== 用户数据抽取完成 ===")
print(f"抽取耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")
print(f"最终抽取数据量：{len(df_users)} 条n")
return df_users
except Exception as e:
print(f"用户数据抽取失败：{str(e)}")
raise
# ====================== 2. 转换阶段（Transform）======================
def transform_data(df_orders: pd.DataFrame, df_users: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:
"""数据转换：清洗、计算、关联、筛选"""
print("=== 开始数据转换阶段 ===")
start_time = time.time()
# 1. 订单数据清洗
print("n【步骤 1：订单数据清洗】")
df_orders_clean = df_orders.copy()
# 1.1 处理 amount 异常值（<0 修正为 0）
abnormal_amount = len(df_orders_clean[df_orders_clean["amount"] < 0])
if abnormal_amount > 0:
df_orders_clean.loc[df_orders_clean["amount"] < 0, "amount"] = 0
print(f"- 修正 amount < 0 的异常值：{abnormal_amount} 条")
# 1.2 处理 order_time 缺失值（填充为 '2099-12-31 23:59:59'）
missing_order_time = df_orders_clean["order_time"].isnull().sum()
if missing_order_time > 0:
df_orders_clean["order_time"].fillna("2099-12-31 23:59:59", inplace=True)
print(f"- 处理 order_time 缺失值：{missing_order_time} 条，填充为'2099-12-31 23:59:59'")
# 1.3 转换 order_time 为 datetime 格式
df_orders_clean["order_time"] = pd.to_datetime(df_orders_clean["order_time"], format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(f"- 转换 order_time 为 datetime 格式")
# 2. 用户数据清洗（转换 register_time 为 datetime）
print("n【步骤 2：用户数据清洗】")
df_users_clean = df_users.copy()
df_users_clean["register_time"] = pd.to_datetime(df_users_clean["register_time"], format="%Y-%m-%d")
print(f"- 转换 register_time 为 datetime 格式")
# 3. 订单数据字段计算（新增 discount 优惠金额）
print("n【步骤 3：字段计算（新增优惠金额 discount）】")
def calculate_discount(amount):
if amount >= 5000:
return round(amount * 0.05, 2)
elif 1000 <= amount < 5000:
return round(amount * 0.02, 2)
else:
return 0.00
df_orders_clean["discount"] = df_orders_clean["amount"].apply(calculate_discount)
print(f"- 优惠金额计算完成，示例：")
print(df_orders_clean[["amount", "discount"]].head(3).to_string(index=False))
# 4. 多表关联（内连接：订单表 + 用户表）
print("n【步骤 4：多表内连接】")
df_joined = pd.merge(
left=df_orders_clean,
right=df_users_clean,
on="user_id",
how="inner",
suffixes=("", "_user")
)
# 删除重复字段（若存在）
if "user_id_user" in df_joined.columns:
df_joined.drop(columns=["user_id_user"], inplace=True)
print(f"- 关联前订单数：{len(df_orders_clean)} 条")
print(f"- 关联后订单数：{len(df_joined)} 条（仅保留有匹配用户的订单）")
# 5. 关联后字段计算（新增 user_seniority 用户资历）
print("n【步骤 5：关联后字段计算（用户资历）】")
df_joined["user_seniority"] = (df_joined["order_time"] - df_joined["register_time"]).dt.days
# 修正异常值（≤0 修正为 0）
abnormal_seniority = len(df_joined[df_joined["user_seniority"] < 0])
if abnormal_seniority > 0:
df_joined.loc[df_joined["user_seniority"] < 0, "user_seniority"] = 0
print(f"- 修正用户资历异常值（<0）：{abnormal_seniority} 条，填充为 0")
print(f"- 用户资历计算完成，示例：")
print(df_joined[["user_name", "register_time", "order_time", "user_seniority"]].head(3).to_string(index=False))
# 6. 数据筛选（仅保留已支付订单）
print("n【步骤 6：数据筛选（仅保留已支付订单）】")
df_filtered = df_joined[df_joined["pay_status"] == "已支付"].reset_index(drop=True)
print(f"- 筛选前订单数：{len(df_joined)} 条")
print(f"- 筛选后订单数：{len(df_filtered)} 条（已支付订单）")
# 7. 保留目标字段（按需求筛选最终字段）
target_fields = [
"order_id", "user_id", "user_name", "user_level",
"amount", "discount", "order_time", "register_time",
"user_seniority", "pay_status", "product_id"
]
df_transformed = df_filtered[target_fields].copy()
# 转换阶段统计
end_time = time.time()
print(f"n=== 数据转换阶段完成 ===")
print(f"转换耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")
print(f"最终转换后数据量：{len(df_transformed)} 条")
print(f"转换后数据预览（前 3 条）：")
print(df_transformed.head(3).to_string(index=False))
return df_transformed
# ====================== 3. 加载阶段（Load）======================
def load_data(df_transformed: pd.DataFrame) -> None:
"""将转换后的数据加载到目标 MySQL 数据库"""
print("n=== 开始数据加载阶段 ===")
start_time = time.time()
engine = None
try:
# 1. 创建目标数据库连接（SQLAlchemy 引擎）
conn_str = f"mysql+pymysql://{TARGET_DB_CONFIG['user']}:{TARGET_DB_CONFIG['password']}@{TARGET_DB_CONFIG['host']}:{TARGET_DB_CONFIG['port']}/{TARGET_DB_CONFIG['db']}?charset={TARGET_DB_CONFIG['charset']}"
engine = create_engine(conn_str)
print(f"成功连接到目标数据库：{TARGET_DB_CONFIG['host']}/{TARGET_DB_CONFIG['db']}")
# 2. 创建目标表（若不存在）
create_table_sql = f"""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS {TARGET_DB_CONFIG['table']} (
order_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '订单ID',
user_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '用户ID',
user_name VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
user_level VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '用户等级',
amount DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '订单金额（元）',
discount DECIMAL(10,2) NOT NULL COMMENT '优惠金额（元）',
order_time DATETIME NOT NULL COMMENT '下单时间',
register_time DATETIME NOT NULL COMMENT '用户注册时间',
user_seniority INT NOT NULL COMMENT '用户资历（天）',
pay_status VARCHAR(10) NOT NULL COMMENT '支付状态',
product_id VARCHAR(20) NOT NULL COMMENT '商品ID',
PRIMARY KEY (order_id) COMMENT '订单ID为主键'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='ETL 处理后的电商订单结果表';
"""
with engine.connect() as conn:
conn.execute(create_table_sql)
print(f"目标表 {TARGET_DB_CONFIG['table']} 检查完成（不存在则已创建）")
# 3. 清空目标表现有数据（避免重复）
truncate_sql = f"TRUNCATE TABLE {TARGET_DB_CONFIG['table']};"
with engine.connect() as conn:
conn.execute(truncate_sql)
print(f"目标表 {TARGET_DB_CONFIG['table']} 现有数据已清空")
# 4. 批量插入数据
print(f"n开始批量插入数据（每批 {BATCH_SIZE} 条）")
df_transformed.to_sql(
name=TARGET_DB_CONFIG["table"],
con=engine,
if_exists="append",
index=False,
chunksize=BATCH_SIZE,
method="multi"
)
print(f"数据插入完成，共插入 {len(df_transformed)} 条")
# 5. 加载校验（对比行数）
print("n【加载校验】")
# 查询目标表行数
count_sql = f"SELECT COUNT(*) AS total FROM {TARGET_DB_CONFIG['table']};"
with engine.connect() as conn:
result = conn.execute(count_sql).fetchone()
db_count = result["total"]
if db_count == len(df_transformed):
print(f"行数校验成功：源数据 {len(df_transformed)} 条，目标表 {db_count} 条，一致")
else:
raise Exception(f"行数校验失败：源数据 {len(df_transformed)} 条，目标表 {db_count} 条，不一致")
# 加载阶段统计
end_time = time.time()
print(f"n=== 数据加载阶段完成 ===")
print(f"加载耗时：{end_time - start_time:.2f} 秒")
except SQLAlchemyError as e:
print(f"数据库加载错误：{str(e)}")
raise
except Exception as e:
print(f"数据加载失败：{str(e)}")
raise
finally:
# 关闭数据库连接
if engine is not None:
engine.dispose()
print(f"目标数据库连接已关闭")
# ====================== 完整 ETL 流程执行 =======================
def run_full_etl() -> None:
"""执行完整的 ETL 流程"""
print("=" * 60)
print(" 开始电商订单数据 ETL 自动化流程 ")
print("=" * 60)
full_start_time = time.time()
try:
# 1. 抽取阶段
df_orders = extract_order_data()
df_users = extract_user_data()
# 2. 转换阶段
df_transformed = transform_data(df_orders, df_users)
# 3. 加载阶段
load_data(df_transformed)
# 完整流程统计
full_end_time = time.time()
print("n" + "=" * 60)
print(" 电商订单数据 ETL 自动化流程完成 ")
print("=" * 60)
print(f"总耗时：{full_end_time - full_start_time:.2f} 秒")
print(f"最终成果：{len(df_transformed)} 条已支付订单数据加载至目标表")
print(f"目标表路径：{TARGET_DB_CONFIG['host']}/{TARGET_DB_CONFIG['db']}.{TARGET_DB_CONFIG['table']}")
print("=" * 60)
except Exception as e:
print(f"nETL 流程异常终止：{str(e)}")
print("请检查数据源配置、网络连接或数据格式后重试")
# 执行完整 ETL 流程
if __name__ == "__main__":
run_full_etl()
七、Prompt 引导 ETL 自动化的优势与注意事项
（一）核心优势
- 降低技术门槛：非技术人员（如业务分析师）无需掌握 SQL、Python 或 ETL 工具，通过自然语言即可定义 ETL 规则，实现“业务驱动数据处理”；
- 提升迭代效率：当业务规则变化（如优惠比例调整、筛选条件修改）时，仅需修改 Prompt 中的指令，无需重构代码，迭代周期从“天级”压缩至“分钟级”；
- 场景适配灵活：对于半结构化数据（如日志、API 响应）或小众数据源（如自定义 Excel 模板），传统 ETL 工具需复杂配置，而 Prompt 可直接定义解析规则，适配性更强；
- 代码可复用性：通过“Prompt 模板+变量替换”，同类 ETL 场景（如“每月订单数据处理”“不同区域用户数据整合”）可快速复用代码，减少重复开发。
（二）关键注意事项
-
敏感信息保护：在 Prompt 中避免直接填写数据库密码、API 密钥等敏感信息，需通过“变量占位符”（如
{db_password}）或环境变量方式传入，防止泄露； - 数据质量校验：LLM 生成的 ETL 代码可能存在逻辑漏洞（如异常值处理遗漏、关联条件错误），必须在实际运行前通过“小批量测试数据”验证，确保数据处理结果符合预期；
-
性能优化边界：Prompt 生成的代码默认优先保证“正确性”与“可读性”，对于超大规模数据（如亿级订单），需手动优化批量处理大小（
chunk_size）、索引设计或并行策略，避免性能瓶颈； - 模型选型适配：不同大语言模型对 ETL 场景的支持能力不同——ChatGPT-4、Claude-3 等模型生成的代码逻辑更严谨，适合复杂 ETL 流程；开源模型（如 Qwen-7B）需搭配“Few-Shot 示例”（如提供 1-2 个简单数据清洗代码示例），才能提升输出质量。
八、课后练习与实战任务
（一）基础练习
- 任务描述：基于本文中的“Prompt 引导 ETL 流程”，修改 Prompt 指令，实现“从 CSV 订单数据中抽取 2024 年 2 月的未支付订单，清洗金额异常值（>5000 标记为‘待审核’），并加载到 Excel 文件”；
-
要求：
- 抽取条件：
order_time介于 2024-02-01 至 2024-02-29，pay_status='未支付'； - 数据清洗：
amount > 5000时，新增amount_check='待审核'，否则为'正常'； - 加载目标：Excel 文件（路径
./output/unpaid_orders_feb2024.xlsx），包含表头与数据筛选功能。
- 抽取条件：
（二）进阶实战
- 任务描述：设计 Prompt 并生成代码，实现“多数据源（MySQL 订单表 + API 用户表 + CSV 商品表）的 ETL 自动化，最终加载到 Hive 数据仓库”；
-
核心要求：
- 数据源 1（MySQL 订单表）：抽取 2024 年 Q1 数据，包含
order_id, user_id, product_id, amount, order_time； - 数据源 2（API 用户表）：调用
https://api.ecommerce.com/v1/users，获取user_id, user_name, region，处理 API 分页与重试； - 数据源 3（CSV 商品表）：读取
./data/products.csv，包含product_id, product_name, category； - 转换规则：三表通过
user_id（订单-用户）、product_id（订单-商品）关联，新增order_category（商品分类）、order_region（用户区域）； - 加载目标：Hive 表
ecommerce.order_q1_2024，分区字段为order_month（YYYY-MM）。
- 数据源 1（MySQL 订单表）：抽取 2024 年 Q1 数据，包含
通过以上练习，可深入掌握 Prompt 与 ETL 流程的结合逻辑，逐步实现从“手动编写 ETL 代码”到“自然语言驱动自动化”的转型，大幅提升数据处理效率。
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xcLeigh 博主，全栈领域优质创作者，博客专家，目前，活跃在CSDN、微信公众号、小红书、知乎、掘金、快手、思否、微博、51CTO、B站、腾讯云开发者社区、阿里云开发者社区等平台，全网拥有几十万的粉丝，全网统一IP为 xcLeigh。希望通过我的分享，让大家能在喜悦的情况下收获到有用的知识。主要分享编程、开发工具、算法、技术学习心得等内容。很多读者评价他的文章简洁易懂，尤其对于一些复杂的技术话题，他能通过通俗的语言来解释，帮助初学者更好地理解。博客通常也会涉及一些实践经验，项目分享以及解决实际开发中遇到的问题。如果你是开发领域的初学者，或者在学习一些新的编程语言或框架，关注他的文章对你有很大帮助。
亲爱的朋友，无论前路如何漫长与崎岖，都请怀揣梦想的火种，因为在生活的广袤星空中，总有一颗属于你的璀璨星辰在熠熠生辉，静候你抵达。
愿你在这纷繁世间，能时常收获微小而确定的幸福，如春日微风轻拂面庞，所有的疲惫与烦恼都能被温柔以待，内心永远充盈着安宁与慰藉。
至此，文章已至尾声，而您的故事仍在续写，不知您对文中所叙有何独特见解？期待您在心中与我对话，开启思想的新交流。
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