El trabajo consiste en hacer el proceso de limpieza de datos en python, crear una api que al conectarnos nos devuelva un diccionario con la tabla indicada
- Ingestar datos del dataframe netflix.csv a python
- Cambiar el tipo de la columna date_added a datetime
- Ordenar de mas antiguo a mas reciente usando : ".sort_values(by=['date_added'])"
- Reemplazar en la columna "director" el valor "Not Given" por None
- Usando mascaras dividir en 3 dataframes distintos, "release_year" 2019, 2020, 2021
- Transformar los 3 dataframes en 3 diccionarios distintos usando: .reset_index().to_dict(orient="index")
- Crear contenedor de Docker
- Crear una Api usando fastapi
- Crear 3 decoradores que devuelvan los distintos diccionarios "/2019","/2020","/2021"
- Subirlo a Mogenius
- Dockerfile
- FROM tiangolo/uvicorn-gunicorn-fastapi
- RUN pip install pandas
- Puerto 80
- Copiar la carpeta de sus archivos dentro de Docker.
- Crear cuenta
- Create cloudspace (FREE)
- Deploy a repository with Dockerfile
- Linkear con la cuenta de GitHub
- Poner nombre
- Elegir repositorio
- Poner todos los recursos a la mitad
- Poner puerto 80 https
- Crear servicio
- Trabajen con GitHub desde el principio
- Vayan documentando cada parte
- No hagan trampa
