Використання Python у LuckyTemplates | Набір даних і рядкова функція

У цьому підручнику ми обговоримо, як ви можете створити та підготувати набір даних і функцію рядка за допомогою. Приклад, який я використовуватиму для виконання процесу, доступний на GitHub.

LuckyTemplates увімкнув функціональність Python, що полегшує користувачам запуск сценаріїв Python безпосередньо в LuckyTemplates.

Зміст

• Підключення до джерела даних за допомогою Python
• Очищення даних або суперечка даних за допомогою LuckyTemplates
• Очищення даних або суперечка даних за допомогою Python у LuckyTemplates
• Вивчення набору даних у LuckyTemplates за допомогою Python
• Два способи очищення даних за допомогою Python
• Висновок

Підключення до джерела даних за допомогою Python

Перш ніж почати, переконайтеся, що ви відкрили свій блокнот LuckyTemplates. По-перше, нам потрібно підключитися до джерела даних. Це дасть нам доступ до файлу CSV, який ми зможемо імпортувати в наш блокнот LuckyTemplates. Зразок набору даних, над яким я буду працювати, — це набір даних клінічного аналізу. 

Ви можете перейти на GitHub, щоб перейти до своєї папки та клацнути файл CSV. Якщо у вас його немає, є безліч загальнодоступних сховищ із завантаженими файлами CSV, до яких ви можете отримати доступ. Отримавши набір даних, натисніть на головну папку, і ви побачите два файли. Натисніть на файл CSV.

Потім клацніть View Raw. 

Після цього перейдіть до адресного рядка та скопіюйте адресу CSV. Потім поверніться до свого блокнота LuckyTemplates. 

На вкладці « Домашня сторінка» натисніть «Отримати дані», а потім «Більше» , щоб побачити опцію «Веб» , і натисніть її.

 Далі вставте адресу CSV у поле URL-адреси та натисніть OK.

Потім натиснітькнопку.

Ми успішно підключили джерело даних у LuckyTemplates.

Очищення даних або суперечка даних за допомогою LuckyTemplates

Тепер ми можемо вільно орієнтуватися в наборі даних. Це дозволяє нам виконувати процедури очищення, необхідні для отримання наших даних у належному форматі для кращого аналізу.

У стовпці «Вартість лабораторії» ми побачимо, що є різні символи долара з тире, які підлягають конвертації.

 Ми не можемо безпосередньо конвертувати ці символи.

Це тому, що це призведе до помилки, якої ми намагаємося уникнути. 

Щоб замінити їх, натисніть «Замінити значення» , а потім введіть символ долара в поле «Значення для пошуку» . Поставте 0 або потрібне значення в полі «Замінити на» . 

Тепер ми можемо перетворити ці символи на потрібне значення. Майте на увазі, що ми можемо побачити, як наша діяльність документується в розділі Застосовані кроки .

Очищення даних або суперечка даних за допомогою Python у LuckyTemplates

Щоб зробити цей процес очищення або завдання боротьби з даними застосовним до всіх стовпців, ми використаємо функцію Python за допомогою Jupyter Notebook.

Спочатку відкрийте свій блокнот Jupyter і завантажте свою домашню сторінку. 

На вкладці «Файли» перейдіть у правий кут і натисніть « Новий », щоб побачити параметр «Python 3» . Потім натисніть на нього, щоб створити новий блокнот Python.

Перше, що нам потрібно зробити, це вказати назву файлу. Ви можете назвати його як завгодно. У цьому випадку я встановлю назву файлу на ".'

Тепер, коли наш блокнот Python відкрито, ми можемо побачити клітинку, яка дозволить нам підготувати або виконати код. Нам потрібно включити веб-джерело, яке ми зробили в LuckyTemplates.

Ми можемо зробити це, імпортувавши одну з основних бібліотек, якою є Pandas , у наше середовище та запустимо її.

Після підключення до нашого веб-джерела та створення функції, рідної для бібліотеки Panda, ми хочемо створити щось, що може вказувати, що ми збираємося зробити.

Ми вивчимо наші дані та створимо заголовок як індикатор цієї діяльності. Для цього нам потрібно змінити код з уцінки. 

За допомогою знака фунта ми можемо контролювати розмір шрифту. Якщо ми хочемо, щоб наш шрифт був малим розміром, нам потрібно ввести різні знаки фунта.

З іншого боку, якщо ми хочемо більшого розміру шрифту, нам потрібно використовувати менше знаків фунта.

Крім того, ми можемо захотіти включити коротке пояснення нашої діяльності під нашим заголовком. Скажімо, ми будемо досліджувати власні функції та набори даних. 

Якщо ми запустимо його, він автоматично з’явиться під нашим заголовком.

Вивчення набору даних у LuckyTemplates за допомогою Python

У новій клітинці ми можемо дослідити набір даних. Скажімо, ми хочемо дослідити перші п’ять рядків даних, які насправді є аргументом за замовчуванням, і нам потрібно створити нову змінну даних.

Це дасть вам доступ до перших п'яти рядків. Але пам’ятайте, що в дужках можна помістити будь-який аргумент, який вказує на кількість рядків даних, до яких ви хочете отримати доступ. У цьому прикладі я хочу отримати доступ до десяти рядків.

Однак зараз ми маємо ту саму проблему, що й у нашому блокноті LuckyTemplates, щодо символів долара з рискою.

Щоб це виправити, нам потрібно створити власну функцію, яку ми можемо застосувати для очищення формату наших даних. 

Ми можемо почати процес очищення, отримавши більше інформації про наші дані. Це полегшить нам виявлення проблем у нашому наборі даних. 

Після запуску функції тепер ми можемо бачити докладну інформацію про набір даних — кількість записів, стовпців і тип даних. Ми також бачимо, що у нас є рядки, які представляють тексти в нашому середовищі Python. 

Якщо ми уважно подивимося на колонку, то там є кілька відступів, які нам потрібно виправити. Я покажу вам два способи очищення. 

Два способи очищення даних за допомогою Python

Перший – усунення проблеми вручну. Спочатку зберіть інформацію про стовпці даних. Для цього введіть data.columns у нову клітинку коду.

У новій комірці ви хочете задокументувати діяльність із очищення прогалин у заголовках стовпців. Отже, скопіюйте та вставте інформацію в клітинку та безпосередньо видаліть пробіли. Іншим способом є використання рядкової функції, яка видаляє пробіли.

Після цього ми негайно усунемо непотрібні пробіли в наших рядках. Виконання цього методу забезпечує зручність для користувачів, особливо коли у нас є забагато даних або рядків, які потрібно виправити чи очистити. 

Далі ми маємо зберегти та включити наш попередній код у цю комірку, перш ніж запускати його.

У результаті ми виправили проблему, і стовпці в нашому наборі даних мають правильний формат. Тепер усе вирівняно належним чином, а не пробіли раніше. 

Висновок

Підводячи підсумок, використовуючиможе покращити роботу LuckyTemplates і розширити звичайні можливості інструменту.

Python — це популярна мова програмування високого рівня, яка має великий потенціал, коли йдеться про отримання даних за допомогою лише кількох рядків коду. Сподіваємось, цей посібник дав вам розуміння Python у LuckyTemplates.

Все найкраще,

Гаеллім