Ebben az oktatóanyagban megvitatjuk, hogyan hozhat létre és készíthet elő adatkészletet és karakterlánc-függvényt a használatával. A folyamat végrehajtásához használt példa elérhető a GitHubon.
A LuckyTemplates engedélyezte a Python funkciót, ami megkönnyíti a felhasználók számára a Python-szkriptek közvetlen LuckyTemplates alkalmazásban történő futtatását.
Tartalomjegyzék
Csatlakozás adatforráshoz Python használatával
Mielőtt elkezdené, győződjön meg arról, hogy kinyitotta a LuckyTemplates jegyzetfüzetét. Először is csatlakoznunk kell egy adatforráshoz. Ezzel hozzáférést kapunk egy CSV-fájlhoz, amelyet importálhatunk a LuckyTemplates jegyzetfüzetünkbe. A mintaadatkészlet, amelyen dolgozni fogok, a Clinic Analysis Dataset.
A GitHub oldalon navigálhat a mappájába, és kattintson a CSV-fájlra. Ha nem rendelkezik ilyennel, rengeteg nyilvános adattár található feltöltött CSV-fájlokkal, amelyekhez hozzáférhet. Ha megvan az adatkészlet, kattintson a fő mappára, és két fájlt fog látni. Kattintson a CSV-fájlra.
Ezután kattintson a Nyers megtekintése gombra.
Ezután lépjen a címsorba, és másolja ki a CSV-címet. Ezután térjen vissza a LuckyTemplates jegyzetfüzetéhez.
A Kezdőlap lapon kattintson az Adatok beszerzése , majd a Továbbiak elemre a Web opció megtekintéséhez , és kattintson rá.
Ezután illessze be a CSV-címet az URL mezőbe, és kattintson az OK gombra.
Ezután kattintson agomb.
Sikeresen összekapcsoltuk adatforrásunkat a LuckyTemplates-ben.
Adattisztítás vagy adatvesztés LuckyTemplates használatával
Most már szabadon navigálhatunk az adatkészletben. Ez lehetővé teszi számunkra, hogy elvégezzük azokat a tisztítási eljárásokat, amelyek szükségesek ahhoz, hogy adatainkat a megfelelő formátumban kapjuk meg a jobb elemzés érdekében.
A Laboratóriumi költség oszlop alatt látni fogjuk, hogy különféle dollár szimbólumok vannak kötőjellel az átváltás tárgya.
Ezeket a szimbólumokat nem tudjuk közvetlenül átalakítani.
Ez azért van, mert hibát fog okozni, amit igyekszünk elkerülni.
Ezek cseréjéhez kattintson az Értékek cseréje lehetőségre , majd írja be a dollár szimbólumot a Keresendő érték mezőbe. Helyezzen 0-t vagy a kívánt értéket a Csere erre mezőbe.
Most ezeket a szimbólumokat átalakíthatjuk a kívánt értékre. Ne feledje, hogy tevékenységeinket az Alkalmazott lépések részben láthatjuk dokumentálni .
Adattisztítás vagy adatvívás Python használatával a LuckyTemplatesben
Annak érdekében, hogy ez a tisztítási folyamat vagy adatkezelési feladat minden oszlopra alkalmazható legyen, a Python függvényt használjuk a Jupyter Notebook segítségével.
Először nyissa meg a Jupyter Notebookot, és töltse be kezdőlapját.
A Fájlok lapon navigáljon a jobb sarokba, és kattintson az „ Új ” elemre a „Python 3” opció megtekintéséhez . Ezután kattintson rá egy új Python-jegyzetfüzet létrehozásához.
Az első dolog, amit meg kell tennünk, egy fájlnév megadása. Nevezheted, ahogy akarod. Ebben az esetben a fájl címét a következőre állítom.'
Most, hogy a Python-jegyzetfüzetünk megnyílt, láthatunk egy cellát, amely lehetővé teszi a kód előkészítését vagy végrehajtását. Be kell építenünk a LuckyTemplates webforrást.
Ezt úgy tehetjük meg, hogy az egyik alapvető könyvtárat, a Pandát importáljuk a környezetünkbe és futtatjuk.
Miután csatlakoztunk a webes forrásunkhoz, és létrehoztunk egy, a Panda könyvtárában natív funkciót, szeretnénk létrehozni valamit, ami jelezheti, hogy mit fogunk tenni.
Feltérképezzük adatainkat, és létrehozunk egy fejlécet a tevékenység indikátoraként. Ehhez meg kell változtatnunk ezt kódról leértékelésre.
Egy font jellel szabályozhatjuk a betűméretünket. Ha azt szeretnénk, hogy a betűtípusunk kis méretű legyen, különböző fontjeleket kell beírnunk.
Másrészt, ha nagyobb betűméretet akarunk, akkor kevesebb font jelet kell használnunk.
Ezenkívül érdemes lehet röviden ismertetni tevékenységünket a fejléc alatt. Tegyük fel, hogy megvizsgáljuk a natív függvényeket és adatkészleteket.
Ha lefuttatjuk, akkor automatikusan megjelenik a fejléc alatt.
A LuckyTemplates adatkészlet felfedezése Python használatával
Egy új cellában felfedezhetjük az adatkészletet. Tegyük fel, hogy meg akarjuk vizsgálni az első öt adatsort, amely valójában az alapértelmezett argumentum, és egy új változó adatot kell létrehoznunk.
Ez hozzáférést biztosít az első öt sorhoz. Ne feledje azonban, hogy a zárójelbe tetszőleges argumentumot tehet, amely jelzi, hogy hány adatsort szeretne elérni. Ebben a példában tíz sorhoz szeretnék hozzáférni.
Most azonban ugyanaz a probléma van, mint a LuckyTemplates jegyzetfüzetünkben a kötőjellel ellátott dollár szimbólumokkal kapcsolatban.
Ennek kijavításához fel kell építenünk saját, felhasználó által definiált függv��nyünket, amellyel megtisztíthatjuk adataink formátumát.
A tisztítási folyamatot az adatainkkal kapcsolatos további információk beszerzésével kezdhetjük meg. Ez megkönnyíti számunkra az adatkészletünkben lévő problémák azonosítását.
A függvény futtatása után most már részletes információkat láthatunk az adatkészletről – a bejegyzések számáról, az oszlopokról és az adattípusról. Azt is láthatjuk, hogy vannak karakterláncaink, amelyek a Python-környezetünkön belüli szövegeket reprezentálják.
Ha alaposan megnézzük az oszlopot, több bemélyedést is ki kell javítanunk. Megmutatom a két tisztítási módot.
Az adatok Python használatával történő tisztításának két módja
Az első a probléma manuális javítása. Először is gyűjtse össze az adatoszlopokkal kapcsolatos információkat. Ehhez írja be a data.columns parancsot egy új kódcellába.
Egy új cellában szeretné dokumentálni az oszlopfejlécek szóközeinek tisztítási tevékenységét. Tehát másolja és illessze be az információkat a cellába, és közvetlenül törölje a szóközöket. Egy másik módszer egy karakterlánc-függvény használata, amely eltávolítja a szóközöket.
Ezt követően azonnal kiküszöböli a felesleges fehér szóközöket a karakterláncainkból. Ezzel a módszerrel a felhasználók kényelmét szolgálja, különösen akkor, ha túl sok adatunk vagy karakterláncunk van a javításra vagy tisztításra.
Ezután el kell mentenünk és be kell építenünk a korábbi kódunkat ebbe a cellába, mielőtt futtatnánk.
Ennek eredményeként kijavítottuk a problémát, és az adatkészletünk oszlopai a megfelelő formátumban vannak. Most minden megfelelően van igazítva, szemben a korábbi fehér szóközökkel.
Következtetés
Összefoglalva, ajavíthatja a LuckyTemplates működését, és kiterjesztheti az eszköz normál képességeit.
A Python egy népszerű magas szintű programozási nyelv, és nagy lehetőségek rejlenek benne, ha néhány sornyi kód felhasználásával kell adatokat szerezni. Remélhetőleg ez az oktatóanyag megértette a Pythont a LuckyTemplatesben.
Minden jót,
Gaellim
Ebből a blogból megtudhatja, hogyan mentheti automatikusan az e-mail mellékleteket a SharePointba, majd törölheti az e-maileket a Power Automate segítségével.
A Microsoft LuckyTemplates irányítópult 18 legjobb példája 2023
Ismerje meg, hogyan hozhat létre Power Automate folyamatokat a semmiből. Sablon használata helyett mi magunk hozzuk létre a kiváltó okokat és a műveleteket.
4 módszer a Pi használatára a Pythonban példákkal
Ebben az útmutatóban bemutatom, hogyan lehet Pénzügyi információk mátrixát létrehozni a Profit és veszteség (P&L) kimutatással a LuckyTemplates alkalmazásban.
Fedezze fel, hogyan lehet dinamikusan egyesíteni oszlopokat a Power Query Table.CombineColumns függvény segítségével.
Ismerje meg, hogyan adhatjuk hozzá és szinkronizálhatjuk SharePoint-fájljainkat az asztalon és a OneDrive-on.
Tudja meg, miért fontos egy dedikált dátumtáblázat a LuckyTemplatesben, és ismerje meg ennek leggyorsabb és leghatékonyabb módját.
Ez a rövid oktatóanyag kiemeli a LuckyTemplates mobil jelentési funkcióját. Megmutatom, hogyan készíthet hatékony jelentéseket mobileszközökön.
Ebben a LuckyTemplates bemutatóban olyan jelentéseket tekintünk át, amelyek professzionális szolgáltatáselemzést mutatnak be egy olyan cégtől, amely több szerződéssel és ügyfél-elkötelezettséggel rendelkezik.
