Verwenden von Python in LuckyTemplates | Datensatz- und String-Funktion

In diesem Tutorial besprechen wir, wie Sie mit Python in LuckyTemplates Datensätze und String-Funktionen erstellen und vorbereiten können . Das Beispiel, das ich zum Ausführen des Prozesses verwenden werde, ist auf GitHub verfügbar.

LuckyTemplates hat die Python-Funktionalität aktiviert, wodurch es für Benutzer einfacher wird, Python-Skripte direkt in LuckyTemplates auszuführen.

Inhaltsverzeichnis

• Herstellen einer Verbindung zu einer Datenquelle mithilfe von Python
• Datenbereinigung oder Datenwrangling mit LuckyTemplates
• Datenbereinigung oder Datenwrangling mit Python in LuckyTemplates
• Erkunden des Datensatzes in LuckyTemplates mit Python
• Zwei Möglichkeiten zum Bereinigen von Daten mit Python
• Abschluss

Herstellen einer Verbindung zu einer Datenquelle mithilfe von Python

Bevor wir beginnen, stellen Sie sicher, dass Sie Ihr LuckyTemplates-Notizbuch geöffnet haben. Zuerst müssen wir eine Verbindung zu einer Datenquelle herstellen. Dadurch erhalten wir Zugriff auf eine CSV-Datei, die wir in unser LuckyTemplates-Notizbuch importieren können. Der Beispieldatensatz, an dem ich arbeiten werde, ist der Clinic Analysis Dataset. 

Sie können zu GitHub gehen, zu Ihrem Ordner navigieren und auf Ihre CSV-Datei klicken. Wenn Sie noch keins haben, gibt es unzählige öffentliche Repositories mit hochgeladenen CSV-Dateien, auf die Sie zugreifen können. Sobald Sie Ihren Datensatz haben, klicken Sie auf den Hauptordner und Sie sehen zwei Dateien. Klicken Sie auf die CSV-Datei.

Klicken Sie dann auf Rohdaten anzeigen. 

Navigieren Sie anschließend zur Adressleiste und kopieren Sie die CSV-Adresse. Kehren Sie dann zu Ihrem LuckyTemplates-Notizbuch zurück. 

Klicken Sie auf der Registerkarte „Startseite“ auf „ Daten abrufen“ und dann auf „Mehr“ , um die Option „Web“ anzuzeigen , und klicken Sie darauf.

 Fügen Sie als Nächstes die CSV-Adresse in das URL-Feld ein und klicken Sie auf OK.

Klicken Sie dann auf die Schaltfläche „Daten transformieren“ .

Wir haben unsere Datenquelle erfolgreich in unserem LuckyTemplates verbunden.

Datenbereinigung oder Datenwrangling mit LuckyTemplates

Jetzt können wir frei im Datensatz navigieren. Dadurch können wir die erforderlichen Reinigungsvorgänge durchführen, um unsere Daten für eine bessere Analyse in das richtige Format zu bringen.

Unter der Spalte „Laborkosten“ sehen wir, dass es verschiedene Dollarsymbole mit einem Bindestrich gibt, die umgerechnet werden müssen.

 Wir können diese Symbole nicht direkt konvertieren.

Das liegt daran, dass dadurch ein Fehler verursacht wird, den wir vermeiden möchten. 

Um diese zu ersetzen, klicken Sie auf „ Werte ersetzen“ und geben Sie dann das Dollarsymbol in das Feld „Zu suchender Wert“ ein . Geben Sie 0 oder den gewünschten Wert in das Feld „Ersetzen durch“ ein . 

Jetzt können wir diese Symbole in unseren gewünschten Wert umwandeln. Beachten Sie, dass wir unsere Aktivitäten im Abschnitt „Angewandte Schritte“ dokumentieren können .

Datenbereinigung oder Datenwrangling mit Python in LuckyTemplates

Um diesen Bereinigungsprozess oder diese Datenverarbeitungsaufgabe auf alle Spalten anwendbar zu machen, verwenden wir die Python-Funktion unter Verwendung von Jupyter Notebook.

Öffnen Sie zunächst Ihr Jupyter-Notizbuch und laden Sie Ihre Homepage. 

Navigieren Sie auf der Registerkarte „Dateien“ in die rechte Ecke und klicken Sie auf „ Neu “, um die Option „Python 3“ anzuzeigen . Klicken Sie dann darauf, um ein neues Python-Notizbuch zu erstellen.

Als erstes müssen wir einen Dateinamen angeben. Sie können es beliebig benennen. In diesem Fall setze ich den Titel der Datei auf „ Klinikanalyse “.

Da unser Python-Notizbuch nun geöffnet ist, können wir eine Zelle sehen, die es uns ermöglicht, den Code vorzubereiten oder auszuführen. Wir müssen die Webquelle, die wir erstellt haben, in LuckyTemplates integrieren.

Wir können dies tun, indem wir eine der wesentlichen Bibliotheken, nämlich Pandas , in unsere Umgebung importieren und ausführen.

Nachdem wir eine Verbindung zu unserer Webquelle hergestellt und eine native Funktion in der Panda-Bibliothek erstellt haben, möchten wir etwas erstellen, das anzeigt, was wir gerade tun werden.

Wir untersuchen unsere Daten und erstellen eine Überschrift als Indikator für diese Aktivität. Dazu müssen wir dies von einem Code in einen Markdown ändern. 

Mit einem Nummernzeichen können wir unsere Schriftgröße steuern. Wenn wir eine kleine Schriftart wünschen, müssen wir verschiedene Nummernzeichen eingeben.

Wenn wir andererseits eine größere Schriftgröße wünschen, müssen wir weniger Nummernzeichen verwenden.

Darüber hinaus möchten wir möglicherweise in unserer Kopfzeile eine kurze Erläuterung unserer Aktivitäten einfügen. Nehmen wir an, wir untersuchen native Funktionen und Datensätze. 

Wenn wir es ausführen, wird es automatisch unter unserer Kopfzeile angezeigt.

Erkunden des Datensatzes in LuckyTemplates mit Python

In einer neuen Zelle können wir den Datensatz erkunden. Nehmen wir an, wir möchten die ersten fünf Datenzeilen untersuchen, die eigentlich das Standardargument sind, und müssen neue variable Daten erstellen.

Dadurch erhalten Sie Zugriff auf die ersten fünf Zeilen. Denken Sie jedoch daran, dass Sie in die Klammer ein beliebiges Argument einfügen können, das angibt, auf wie viele Datenzeilen Sie zugreifen möchten. In diesem Beispiel möchte ich auf zehn Zeilen zugreifen.

Allerdings haben wir jetzt dasselbe Problem wie in unserem LuckyTemplates-Notizbuch bezüglich der Dollarsymbole mit einem Bindestrich.

Um dies zu beheben, müssen wir unsere eigene benutzerdefinierte Funktion erstellen, die wir anwenden können, um das Format unserer Daten zu bereinigen. 

Wir können den Reinigungsprozess starten, indem wir weitere Informationen zu unseren Daten erhalten. Dadurch können wir die Probleme in unserem Datensatz leichter identifizieren. 

Nachdem wir die Funktion ausgeführt haben, können wir nun detaillierte Informationen über den Datensatz sehen – die Anzahl der Einträge, die Spalten und den Datentyp. Wir können auch sehen, dass wir Strings haben, die Texte in unserer Python-Umgebung darstellen. 

Wenn wir uns die Spalte genau ansehen, gibt es mehrere Einrückungen, die wir korrigieren müssen. Ich zeige Ihnen die beiden Möglichkeiten, dies zu reinigen. 

Zwei Möglichkeiten zum Bereinigen von Daten mit Python

Die erste Möglichkeit besteht darin, das Problem manuell zu beheben. Sammeln Sie zunächst die Informationen zu Ihren Datenspalten. Geben Sie dazu data.columns in eine neue Codezelle ein.

In einer neuen Zelle möchten Sie die Aktivität zum Bereinigen der Leerzeichen in den Spaltenüberschriften dokumentieren. Kopieren Sie also die Informationen, fügen Sie sie in die Zelle ein und löschen Sie die Leerzeichen direkt. Eine andere Möglichkeit ist die Verwendung einer String-Funktion, die Leerzeichen entfernt.

Nachdem Sie dies ausgeführt haben, werden die unnötigen Leerzeichen in unseren Zeichenfolgen sofort entfernt. Diese Methode bietet Benutzern Komfort, insbesondere wenn zu viele Daten oder Zeichenfolgen repariert oder bereinigt werden müssen. 

Als nächstes müssen wir unseren vorherigen Code speichern und in diese Zelle integrieren, bevor wir ihn ausführen.

Daher haben wir das Problem behoben und die Spalten in unserem Datensatz haben das richtige Format. Alles ist jetzt richtig ausgerichtet, im Gegensatz zu den Leerräumen wie zuvor. 

So verwenden Sie Python-Skript in LuckyTemplates
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LuckyTemplates mit Python-Skripten zum Erstellen von Datumstabellen

Abschluss

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Verwendung der Datensatz- und Zeichenfolgenfunktion die Funktionsweise von LuckyTemplates verbessern und die normalen Funktionen des Tools erweitern kann.

Python ist eine beliebte Programmiersprache auf hohem Niveau und bietet großes Potenzial, wenn es darum geht, Daten mit nur wenigen Codezeilen zu erhalten. Hoffentlich hat Ihnen dieses Tutorial ein Verständnis für Python in LuckyTemplates vermittelt.

Alles Gute,

Gaellim