Python-Datensatz: Wiederholbare Codes anwenden

In diesem Blog erfahren Sie, wie Sie wiederholbare Codes oder Funktionen auf Python-Datensätze anwenden , um denselben Ausgabetyp zu erzeugen. Dies wird Ihnen helfen, effizienter zu sein und weniger Aufwand beim Abrufen bestimmter Daten aus verschiedenen Datensätzen zu betreiben. In diesem Tutorial verwenden wir einen vorhandenen Code, den ich zuvor als Beispiel erstellt habe.

Sie erfahren außerdem, wie Sie Kopien von Datensätzen erstellen, um eine Beschädigung der Originalversion des Datensatzes zu vermeiden, Bibliotheken und Funktionen mithilfe wiederholbarer Codes importieren und eine Visualisierung in LuckyTemplates erstellen .

Für diesen Blog empfehle ich Ihnen, stets die CSV- Datei abzurufen und sie in LuckyTemplates zu übertragen. Ich werde auch zeigen, wie wir diese CSV-Datei importieren und direkt in LuckyTemplates platzieren können, für den Fall, dass Sie es tun müssen.

Inhaltsverzeichnis

• Abrufen einer CSV-Datei in LuckyTemplates
• Erstellen einer Kopie des Python-Datensatzes
• Transformieren eines Datensatzes durch Ausführen eines Python-Skripts
• Überprüfen des Datensatzes
• Importieren von Bibliotheken und Funktionen mithilfe wiederholbarer Codes
• Generieren von Datentabellen
• Abschluss

Abrufen einer CSV-Datei in LuckyTemplates

Um eine CSV-Datei zu LuckyTemplates zu übertragen, müssen Sie zunächst auf das Menü „ Daten abrufen “ im Menüband „ Startseite “ klicken .

Nach dem Klicken erscheint ein Dropdown-Menü und Sie müssen die Option „ Text/CSV “ aus dem Menü auswählen.

Sobald Sie die Option „ Text/CSV “ auswählen, öffnet sich ein Fenster, in dem wir die Datei auswählen können, die wir in LuckyTemplates importieren möchten. Für dieses Beispiel verwenden wir die IMDB-Dataset- Datei. 

Beim Öffnen der Datei IMDB Dataset.csv wird ein weiteres Fenster angezeigt, in dem die Daten in dieser Datei angezeigt werden. Da diese Datei eine große Datenmenge enthält, wird nur eine Vorschau einiger Daten angezeigt.

Das erste, was wir in dieser Datei tun werden, ist, sie umzuwandeln. Klicken Sie dazu einfach auf die Option „ Daten transformieren “ unten rechts im Fenster.

Erstellen einer Kopie des Python-Datensatzes

Bevor wir Änderungen an diesem Datensatz vornehmen, ist es wichtig, eine Kopie des Originaldatensatzes zu erstellen. Klicken Sie dazu einfach mit der rechten Maustaste auf den Datensatz. 

Wählen Sie dann im Menü „ Kopieren “.

Klicken Sie abschließend mit der rechten Maustaste auf das Bedienfeld „ Abfragen “ und wählen Sie dann „ Einfügen “ aus den Optionen aus.

Nachdem Sie diese Schritte angewendet haben, sollten Sie im Abfragebedienfeld über eine Kopie des ursprünglichen IMDB-Datensatzes verfügen .

Transformieren eines Datensatzes durch Ausführen eines Python-Skripts

Durch die Transformation einer CSV-Datei können Sie große Mengen von Python-Datensätzen in kleinere aufteilen. Wir können dies tun, indem wir ein Python-Skript in dieser Datei anwenden.

Aber zuerst müssen wir sicherstellen, dass die Kopfzeilen richtig ausgerichtet sind. Klicken Sie auf das Startmenü , suchen Sie nach der Option „ Erste Zeile als Kopfzeilen verwenden “ und klicken Sie darauf.

Nachdem Sie auf die Option „ Erste Zeile als Kopfzeilen verwenden “ geklickt haben, werden die Kopfzeilen nun in die Daten der vorherigen ersten Zeilen umgewandelt, nämlich „ Bewertung “ und „ Stimmung “.

Gehen Sie als Nächstes zum Menü „ Transformieren“ und klicken Sie in der Optionsgruppe „ Skripte “ auf die Option „ Python-Skript ausführen “.

Danach erscheint ein Fenster „ Python-Skript ausführen “. In diesem Fenster können Sie ein beliebiges Python-Skript ausführen, um die aktuell verwendete Datei umzuwandeln. In diesem Beispiel verkleinere ich den Datensatz, indem ich den folgenden Code ausführe.

Ich habe die .iloc- Funktion für den Datensatz verwendet, um die spezifischen Zeilen und Spalten aus dem IMDB-Datensatz auszuwählen. Dann habe ich in den Parametern alle ersten 500 Zeilen und alle Spalten im IMDB-Datensatz ausgewählt. Ich habe es in einer Variablen namens „ dataset “ gespeichert.

Nachdem wir das Skript ausgeführt haben, sollten wir den „Datensatz“ sehen, bei dem es sich um die Variable handelt, die wir im vorherigen Schritt erstellt haben. Es enthält die Daten, die wir mit dem Python-Skript geändert haben.

Überprüfen des Datensatzes

Um die Datensatztabelle zu öffnen , klicken Sie einfach auf „ Tabelle “ unter der Spalte „Wert “ .

Wir können sehen, dass dieser Datensatz jetzt nur noch 500 Zeilen umfasst .

Nachdem wir unseren Python- Datensatz nun in 500 Zeilen unterteilt haben , importieren wir als Nächstes die benötigten Bibliotheken. Wir werden dies mit dem gleichen Verfahren tun, das wir beim Ändern des Inhalts des IMDB-Datensatzes durchgeführt haben. Dadurch soll sichergestellt werden, dass unser Code in bestimmten Szenarien mit weniger Änderungen verwaltet werden kann.

Importieren von Bibliotheken und Funktionen mithilfe wiederholbarer Codes

Um die Bibliotheken zu importieren, kehren wir zu unserem Notizbuch zurück und kopieren die benötigten Bibliotheken. Bedenken Sie, dass ich vor diesem Tutorial bereits die Bibliotheken erstellt habe, die wir kopieren möchten. Ich verwende diese nur wieder, damit Sie eine klare Vorstellung von der Verwendung von Funktionen als wiederholbare Codes bekommen.

Sobald die Bibliotheken kopiert sind, fügen Sie sie in das Fenster „ Python- Skript ausführen “ ein und vergessen Sie nicht , am Ende des Skripts  die Zeile „ Aus Sammlungen importieren Zähler “ einzufügen .

Anschließend kopieren wir die Datenbereinigungsfunktion aus unserem Notebook und fügen sie dem Python- Skript in LuckyTemplates hinzu.

Wir fügen es unterhalb der Bibliotheken hinzu. 

Wir kopieren auch den Code zum Aufrufen der Funktion, die wir gerade hinzugefügt haben.

Fügen Sie es dann in das Python-Skript in LuckyTemplates ein.

Generieren von Datentabellen

Nachdem wir nun den Code zum Aufrufen der Datenbereinigungsfunktion hinzugefügt haben , müssen wir „ df2 “ in „ dataset “ und den „ title “ in „ review “ ändern. Wir haben dies aufgrund der Änderungen getan, die wir am Datensatz vorgenommen haben.

Wir haben „df2“ in „ dataset “ geändert, weil wir die Daten mit 500 Zeilen in „dataset“ gespeichert haben. Dann haben wir „Titel“ aufgrund der Änderung der Spaltenüberschriften auf „Überprüfung“ aktualisiert.

Mit diesen hinzugefügten Codes sollten wir in der Lage sein, drei Tabellen zu erhalten oder zu generieren, nämlich Daten1 für die Worthäufigkeit, Daten2 für die Bigrammhäufigkeit und Daten3 für die Trigrammhäufigkeit.

Sie können auch eine weitere Kopie dieses geänderten IMDB-Datensatzes (2) erstellen , um später eine andere Tabelle zu öffnen.

Öffnen wir nun im IMDB-Datensatz (2) die Tabelle data1 . 

 Sobald die Tabelle „data1“ geöffnet ist, können wir die Liste der Wörter sowie die Häufigkeit sehen.

Wie Sie sehen, können wir mithilfe wiederholbarer Codes, die wir dem Jupyter-Notizbuch entnommen haben, bestimmte Vorgänge aus dem Hauptdatensatz ausführen. Mit diesen wiederholbaren Codes können wir einen Python-Datensatz transformieren und eine Tabelle für Worthäufigkeit, Bigrammhäufigkeit und Trigrammhäufigkeit erstellen, ohne die Codes noch einmal eingeben zu müssen .

Öffnen wir im IMDB-Datensatz (3) die Tabelle „data2“ , um die Bigrammhäufigkeit anzuzeigen.

In der Bigramm-Häufigkeitstabelle können Sie das in der Liste enthaltene „ br “ sehen. Dies hängt wahrscheinlich mit einem HTML-Code zusammen. Wir können einfach zurückgehen und etwas anderes hinzufügen, aber das werden wir in diesem Tutorial nicht tun.

Nachdem die Daten nun mit Hilfe der wiederholbaren Codes geladen wurden, können wir mit der Erstellung von Visualisierungen darüber in LuckyTemplates beginnen. Zum Beispiel ein Balkendiagramm für die Häufigkeit jedes Wortes. 

Benutzerdefinierte Python-Funktionen | Eine Übersicht über
die Python-Liste und For-Schleifen in LuckyTemplates
. Verwendung von Python in LuckyTemplates | Datensatz- und String-Funktion

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass wiederholbare Codes Ihnen dabei helfen können, bestimmte Vorgänge an einem Datensatz mit weniger Aufwand durchzuführen. Sie haben gelernt, wie Sie wiederholbare Codes verwenden, um einen Python-Datensatz in LuckyTemplates zu transformieren. Sie konnten die Funktion .iloc auch verwenden, um die Zeilen und Spalten anzugeben, die beim Ändern eines Datensatzes ausgewählt werden sollen.

Darüber hinaus haben Sie Kopien von Datensätzen erstellt und eine Visualisierung mithilfe eines Balkendiagramms erstellt. Diese Visualisierung basiert auf den Python-Datensätzen, die wir mithilfe wiederholbarer Codes erstellt und geändert haben.

Alles Gute,

Gaellim