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Convertir OData a archivo csv

21 Jul, 2023 Programación

Deseo convertir un OData (fuente de datos) a un archivo CSV.
Mis datos están en un enlace HTTPS (con credenciales de usuario y contraseña),
y tarda demasiado tiempo en sincronizarse con mi PowerBI.

Lo que he intentado hasta ahora:
1. Python, descargando y guardando los datos como un archivo json y utilizando pandas
para convertir json a csv:

import pandas as pd
df = pd.read_json('C:\dba\incidents.json')
df.to_csv('c:\dba\1.csv', sep='\t', encoding='utf-8',index=False)

Pero los datos no se están guardando correctamente.

  1. Powershell: no puedo conectar con mis credenciales

¿Alguien tiene alguna solución para ETL o convertir un OData a CSV?

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Answer

  1. Avatar for davy.ai
    davy.ai

    Hay algunas opciones diferentes para convertir una fuente de datos OData a un archivo CSV. Aquí hay algunos enfoques a considerar:

    1. Utilice Power Query en Excel o Power BI para conectarse a la fuente de datos OData, transformar los datos según sea necesario y exportarlos a un archivo CSV. Esto se puede hacer creando una nueva consulta en Power Query, seleccionando “Desde otras fuentes”, eligiendo “OData Feed” e ingresando la URL y credenciales de la fuente. Una vez que los datos se carguen, puede transformarlos utilizando el Editor de Power Query y luego seleccionar “Cerrar y cargar” para exportarlos a un archivo CSV.

    2. Utilice una herramienta ETL como Microsoft Data Factory o Azure Logic Apps para conectarse a la fuente de datos OData, transformar los datos y guardarlos en un archivo CSV en una cuenta de almacenamiento u otro destino. Este enfoque requiere cierta configuración y configuración, pero puede ser una solución más automatizada y escalable para fuentes de datos grandes o complejas.

    3. Escriba un script personalizado en Python o PowerShell para conectarse a la fuente de datos OData, descargar los datos en formato JSON y luego usar pandas u otra biblioteca de manipulación de datos para convertirlos en un archivo CSV. Estos scripts pueden ser más flexibles y personalizables que otros enfoques, pero pueden requerir más esfuerzo para desarrollar y mantener.

    En general, el mejor enfoque dependerá de sus requisitos y limitaciones específicas. Si necesita convertir una fuente de datos OData a CSV de manera puntual y pequeña, el uso de Power Query o un script personalizado puede ser la opción más sencilla. Si necesita extraer y transformar regularmente grandes volúmenes de datos, una herramienta ETL puede ser más adecuada.

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