LuckyTemplates avec Python Scripting pour créer des tableaux de dates

Table des matières

• Python et LuckyTemplates
• Comment utiliser Python Script dans LuckyTemplates
  • Importation de packages dans LuckyTemplates avec des scripts Python
  • Écrire des scripts dans Jupyter
    • Réglage des paramètres
  • Ajout de données sur la table de dates
    • Ajout de colonnes de mois et d'heure
    • Ajout de colonnes Trimestre et Jour de la semaine
  • Ajout de données à l'aide de STRFTIME()
  • Réglage de l'index pour le tableau des dates
  • Apporter la table à LuckyTemplates avec Python
    • Importation de Pandas dans LuckyTemplates avec des scripts Python
  • Réinitialisation de l'index pour la table de dates dans LuckyTemplates avec Python
  • Conclusion

Python et LuckyTemplates

Ce didacticiel traite de la création et de l'exécution de tables de dates dans LuckyTemplates avec des scripts Python . Vous apprendrez à créer des blocs de données et à les importer dans LuckyTemplates à l'aide de Python Script Loader et de Jupyter Notebook. Vous apprendrez également à les exporter au format CSV ou Excel.

Comment utiliser Python Script dans LuckyTemplates

Importation de packages dans LuckyTemplates avec des scripts Python

Dans ce didacticiel, vous allez créer une table de dates à l'aide de Pandas et du bloc-notes Jupyter. La première chose à faire est d'importer des packages. Dans la cellule de script de Jupyter, saisissez import pandas as pd .

Pour ouvrir une nouvelle cellule de script, appuyez sur Maj + Entrée. Créez une plage de dates à l'aide de la fonction date.range() . Si vous appuyez sur Maj + Tab, vous verrez ce dont la fonction a besoin.

Appuyez trois fois sur Maj + Tab pour afficher une documentation de la fonction qui comprend les paramètres nécessaires.

Écrire des scripts dans Jupyter

Pour cette démonstration, saisissez le script suivant.

Après avoir exécuté le script, vous verrez une liste de dates.

Réglage des paramètres

Si vous changez la date de fin en 02/01/2021 et la fréquence par défaut de D (quotidien) à H (horaire), la liste des dates affichera une plage horaire.

Une autre chose que vous pouvez faire est de mettre des périodes. Supprimez les paramètres end et freq et les périodes d'entrée = 3 . Une fois terminé, lancez le script. Vous verrez alors 3 jours et une fréquence quotidienne.

Vous pouvez également utiliser les variables start et end dans la fonction. Si vous exécutez le script, une liste de dates sera également créée.

Cependant, le format de la liste des dates est incorrect. Vous devez le transformer en un format de tableau pour LuckyTemplates. Un bloc de données est une structure équivalente que vous pouvez utiliser. Enveloppez la fonction date.range() avec la fonction DataFrame .

Après cela, vous aurez une table de dates dans la bonne structure.

Vous remarquerez que la table n'a pas de nom de colonne. Saisissez donc un nom de colonne à l'aide du paramètre de colonne.

Réexécutez le script pour afficher le nom de la colonne.

Ajout de données sur la table de dates

Si vous souhaitez créer des blocs de données complexes, vous pouvez utiliser les fonctions d'intelligence temporelle .

Maintenant que vous avez créé un bloc de données, réenregistrez le script dans une variable et nommez-le date_table . Ensuite, appelez cette variable à la fin du script.

Pour ajouter plus de données au tableau, saisissez date_table[] et placez les données que vous souhaitez ajouter entre crochets. Dans cet exemple, Year a été ajouté.

Pour obtenir la valeur de l'année, vous devez déterminer le type de données. Dans une autre cellule, saisissez date_table.info() et appuyez sur Maj + Entrée. Vous verrez alors des informations sur le type de données qui est un type DateTime. Puisqu'il s'agit d'un type DateTime, vous pouvez utiliser différents attributs ou méthodes à partir du bloc de données.

Ensuite, ouvrez une nouvelle cellule et saisissez ce qui suit.

La fonction dt.year vous donne accès à différentes fonctions et méthodes dans la trame de données. Après avoir exécuté le script, vous aurez une table avec les valeurs de Year .

À partir de là, copiez la syntaxe et placez-la dans la cellule de script principale. Associez le script à date_table['Year'] et exécutez le script. Après cela, vous verrez une colonne Année dans le tableau des dates.

Ajout de colonnes de mois et d'heure

Si vous souhaitez ajouter des mois au tableau, copiez la syntaxe et collez-la sur la ligne suivante. Ensuite, changez le nom de la colonne en Month et le dt.year en dt.month . Vous verrez alors une colonne Mois dans le tableau. Vous pouvez continuer à ajouter des données pour créer un tableau très profond.

Dans la documentation de la fonction pd.date_range , il existe un paramètre tz ou fuseau horaire. Donc, pour ajouter un fuseau horaire, saisissez tz='EST' dans la fonction. Dans cet exemple, le fuseau horaire utilisé est l'heure normale de l'Est (EST) .

Ensuite, copiez la syntaxe de la colonne de données Mois et collez-la dans la ligne suivante. Remplacez le nom par Time et dy.month par dt.time . Ensuite, exécutez le script.

Vous verrez alors une colonne Heure avec des valeurs de 00:00:00 dans votre table de dates.

Si vous ajoutez et définissez la fréquence sur H , les valeurs de la colonne Heure auront un intervalle d'une heure.

Ajout de colonnes Trimestre et Jour de la semaine

Après avoir ajouté l'heure, ajoutez la colonne Trimestre . Copiez la colonne de données de temps et collez-la dans la ligne suivante. Remplacez le nom par Quarter et le dt.time par dt.quarter . Ensuite, exécutez le script. Vous verrez alors une colonne Trimestre dans le tableau des dates.

Enfin, ajoutez la colonne Jour de la semaine . Copiez la même syntaxe et changez le nom en Day Of Week et le dt.quarter en dt.dayofweek . Cliquez sur Exécuter et vous verrez alors la colonne Jour de la semaine dans le tableau.

Ajout de données à l'aide de STRFTIME()

La méthode dt peut être utilisée pour obtenir des personnalisations supplémentaires dans votre table de dates. Il existe également un autre type de méthode que vous pouvez utiliser et qui s'appelle strftime() .

Ceci est un exemple de code avec strftime() et un code de format entre parenthèses. Dans cet exemple, %a est passé à l'intérieur de la fonction. Si vous exécutez le script, il vous donnera les jours abrégés de la semaine.

Copiez cette syntaxe et collez-la dans la cellule de script principale. Enregistrez-le en tant que variable et nommez-le DW Abb . Ensuite, exécutez le script. Vous verrez alors que les données ont été ajoutées à la table de dates.

Vous pouvez trouver tous les codes de format que vous pouvez utiliser avec strftime() dans docs.python.org .

Si vous trouvez un format que vous pouvez utiliser dans votre table de dates, copiez sa directive et utilisez-la dans votre cellule. Cet exemple utilise le %p pour ajouter AM ou PM dans la table de dates.

Copiez le code précédent avec strftime() et changez le nom en AM_PM et le code de format en %p . Après avoir exécuté la syntaxe, vous verrez la colonne AM_PM ajoutée dans le tableau.

Réglage de l'index pour le tableau des dates

Une fois que vous avez terminé votre tableau de données, vous pouvez copier et coller le code dans LuckyTemplates. Vous pouvez également créer une feuille Excel ou un fichier CSV à l'aide de la fonction de bloc de données to.csv() . Entre parenthèses, écrivez le nom du fichier de la table Date. Dans cette syntaxe, Date_Table.csv est utilisé.

Le fichier de table de dates se trouve dans votre répertoire de travail. Pour accéder à ce fichier, saisissez pwd dans une nouvelle cellule et cliquez sur Exécuter. Il vous montrera alors l'adresse du fichier.

Localisez le fichier et ouvrez-le. Vous verrez alors votre tableau Date .

Dans la colonne A, vous verrez l'index. Vous devez définir une colonne comme index pour éviter les problèmes une fois qu'elle entre dans LuckyTemplates. Revenez à Jupyter et saisissez date_table.set_index () dans la cellule de script principale. À l'intérieur des parenthèses, saisissez une colonne qui sera définie sur index. Dans cet exemple, la colonne Date est utilisée.

Maintenant, vous pouvez réenregistrer la variable ou utiliser un autre paramètre appelé inplace . Dans ce cas, inplace est utilisé. Si le paramètre est défini sur True , le fichier sera enregistré.

Après avoir exécuté le script, vous pouvez alors voir que la colonne Date est le nouvel index.

Apporter la table à LuckyTemplates avec Python

Vous pouvez importer la table dans en ouvrant le fichier CSV dans l'option Obtenir des données. Cliquez sur Obtenir des données et sélectionnez Texte/CSV . À partir de là, localisez le fichier dans le répertoire de travail et ouvrez-le.

Une autre méthode consiste à utiliser l' option Saisir les données .

Ensuite, saisissez Date Table dans le nom de la table et appuyez sur Load.

Ensuite, cliquez sur Transformer les données dans l'onglet Accueil.

Ensuite, allez dans l'onglet Transformer et cliquez sur Exécuter le script Python .

Revenez à votre Jupyter Notebook et copiez la syntaxe de la cellule. Ensuite, collez-le dans l'éditeur de script.

Si vous appuyez sur OK, vous obtiendrez une erreur indiquant que ' pd' n'est pas défini .

Importation de Pandas dans LuckyTemplates avec des scripts Python

La raison de l'erreur est que les pandas n'ont pas été introduits dans l'éditeur de script. Donc, saisissez import pandas as pd au début de la syntaxe du script et appuyez sur OK.

Vous aurez l'ensemble de données et le Date_Table dans la première colonne.

Si vous cliquez sur la valeur Table à côté de l'ensemble de données, une table vide s'affichera.

Pour résoudre ce problème, cliquez sur l'icône d'engrenage à côté de l'étape Exécuter le script Python dans le volet Étapes appliquées.

Ensuite, au bas du code, assimilez l'ensemble de données à date_table et appuyez sur OK.

Vous verrez alors le tableau dans l'ensemble de données.

Réinitialisation de l'index pour la table de dates dans LuckyTemplates avec Python

La prochaine chose à faire est de réinitialiser l'index. Cliquez à nouveau sur l'icône d'engrenage à côté de l'étape Exécuter le script Python et saisissez date_table.reset_index(inplace=True) . Cette fonction extraira la date qui a été définie pour indexer.

L'utilisation à nouveau du paramètre inplace s'exécutera et définira le nouvel index. Si vous revenez au tableau, vous verrez alors la colonne Date.

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Conclusion

Les tableaux de données et les rapports peuvent être créés en dehors de LuckyTemplates Desktop . Vous pouvez les créer et les importer à l'aide de Python Script Loader et de Jupyter Notebook. Ils constituent une autre façon de charger des données et d'apprendre un nouveau langage de programmation pour améliorer vos compétences en développement de données.

Gaëlim