LuckyTemplates con script Python per creare tabelle di date

LuckyTemplates con script Python per creare tabelle di date

Sommario

Python e PowerBI

Questo tutorial discuterà sulla creazione e l'esecuzione di tabelle di date in LuckyTemplates con script Python . Imparerai come creare frame di dati e importarli in LuckyTemplates utilizzando Python Script Loader e Jupyter Notebook. Imparerai anche come esportarli in un formato CSV o Excel.

Come utilizzare lo script Python in LuckyTemplates

Importazione di pacchetti in LuckyTemplates con script Python

In questo tutorial, creerai una tabella Date utilizzando Panda e Jupyter Notebook. La prima cosa che devi fare è importare i pacchetti. All'interno della cella di scripting in Jupyter, inserisci import pandas come pd .

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Per aprire una nuova cella di scripting, premi Maiusc + Invio. Crea un intervallo di date utilizzando la funzione date.range() . Se premi Maiusc + Tab, vedrai di cosa ha bisogno la funzione.

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Premendo Maiusc + Tab tre volte verrà visualizzata una documentazione della funzione che include i parametri necessari.

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Scrivere script in Jupyter

Per questa dimostrazione, inserisci il seguente script.

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Dopo aver eseguito lo script, vedrai un elenco di date.

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Impostazione dei parametri

Se modifichi la data di fine in 1/2/2021 e la frequenza predefinita da D (giornaliero) a H (ogni ora), l'elenco delle date mostrerà un intervallo orario.

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Un'altra cosa che puoi fare è mettere i punti. Rimuovi entrambi i parametri end e freq e i periodi di input = 3 . Una volta fatto, esegui lo script. Vedrai quindi 3 giorni e una frequenza giornaliera.

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È inoltre possibile utilizzare le variabili start e end nella funzione. Se esegui lo script, verrà creato anche un elenco di date.

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Tuttavia, il formato dell'elenco delle date non è corretto. Devi trasformarlo in un formato tabella per LuckyTemplates. Un frame di dati è una struttura equivalente che puoi utilizzare. Avvolgi la funzione date.range() con la funzione DataFrame .

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Successivamente, avrai una tabella delle date nella struttura corretta.

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Noterai che la tabella non ha un nome di colonna. Quindi, inserisci un nome di colonna usando il parametro di colonna.

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Eseguire nuovamente lo script per visualizzare il nome della colonna.

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Aggiunta di dati sulla tabella della data

Se si desidera creare frame di dati complessi, è possibile utilizzare le funzioni di intelligenza temporale .

Ora che hai creato un frame di dati, salva nuovamente lo script in una variabile e chiamalo date_table . Quindi, chiama quella variabile alla fine dello script.

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Per aggiungere più dati alla tabella, inserisci date_table[] e inserisci i dati che desideri aggiungere tra parentesi quadre. In questo esempio è stato aggiunto Anno .

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Per ottenere il valore dell'anno, è necessario determinare il tipo di dati. In un'altra cella, inserisci date_table.info() e premi Maiusc + Invio. Vedrai quindi informazioni sul tipo di dati che è un tipo DateTime. Poiché si tratta di un tipo DateTime, è possibile utilizzare attributi o metodi diversi dal frame di dati.

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Successivamente, apri una nuova cella e inserisci quanto segue.

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La funzione dt.year ti dà accesso a diverse funzioni e metodi nel data frame. Dopo aver eseguito lo script, avrai una tabella con i valori di Year .

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Da lì, copia la sintassi e posizionala nella cella di scripting principale. Identificare lo script con date_table['Year'] ed eseguire lo script. Successivamente, vedrai una colonna Anno nella tabella delle date.

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Aggiunta di colonne mese e ora

Se vuoi aggiungere mesi alla tabella, copia la sintassi e incollala nella riga successiva. Successivamente, modifica il nome della colonna in Month e dt.year in dt.month . Vedrai quindi una colonna Mese nella tabella. Puoi continuare ad aggiungere dati per creare una tabella molto profonda.

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Nella documentazione della funzione pd.date_range è presente un parametro tz o fuso orario. Quindi, per aggiungere un fuso orario, inserisci tz='EST' nella funzione. In questo esempio, il fuso orario utilizzato è l'Eastern Standard Time (EST) .

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Successivamente, copia la sintassi della colonna di dati Mese e incollala nella riga successiva. Cambia il nome in Time e dy.month in dt.time . Quindi, esegui lo script.

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Vedrai quindi una colonna Ora con valori di 00:00:00 nella tabella delle date.

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Se aggiungi e imposti la frequenza su H , i valori nella colonna Time avranno un intervallo di 1 ora.

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Aggiunta di colonne del trimestre e del giorno della settimana

Dopo aver aggiunto Time, aggiungi la colonna Quarter . Copia la colonna Dati tempo e incollala nella riga successiva. Cambia il nome in Quarter e dt.time in dt.quarter . Quindi, esegui lo script. Vedrai quindi una colonna Quarter nella tabella delle date.

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Infine, aggiungi la colonna Giorno della settimana . Copia la stessa sintassi e modifica il nome in Day Of Week e dt.quarter in dt.dayofweek . Fai clic su Esegui e vedrai la colonna Giorno della settimana nella tabella.

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Aggiunta di dati utilizzando STRFTIME()

Il metodo dt può essere utilizzato per ottenere ulteriori personalizzazioni nella tabella delle date. C'è anche un altro tipo di metodo che puoi usare e si chiama strftime() .

Questo è un codice di esempio con strftime() e un codice di formato tra parentesi. In questo esempio, %a viene passato all'interno della funzione. Se esegui lo script, ti darà i giorni abbreviati della settimana.

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Copia quella sintassi e incollala nella cella di scripting principale. Salvalo come variabile e chiamalo DW Abb . Quindi, esegui lo script. Vedrai quindi che i dati sono stati aggiunti alla tabella delle date.

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Puoi trovare tutti i codici di formato che puoi usare con strftime() in docs.python.org .

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Se trovi un formato che puoi usare nella tua tabella delle date, copia la sua direttiva e usala nella tua cella. Questo esempio ha utilizzato %p per aggiungere AM o PM nella tabella delle date.

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Copia il codice precedente con strftime() e modifica il nome in AM_PM e il codice del formato in %p . Dopo aver eseguito la sintassi, vedrai la colonna AM_PM aggiunta nella tabella.

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Impostazione dell'indice per la tabella delle date

Dopo aver completato la tabella dei dati, puoi copiare e incollare il codice in LuckyTemplates. Puoi anche creare un foglio Excel o un file CSV utilizzando la funzione data frame to.csv() . All'interno delle parentesi, scrivi il nome del file della tabella Date. In questa sintassi viene utilizzato Date_Table.csv .

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Il file della tabella Date si trova nella tua directory di lavoro. Per accedere a quel file, inserisci pwd in una nuova cella e fai clic su Esegui. Ti mostrerà quindi l'indirizzo del file.

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Individua il file e aprilo. Vedrai quindi la tua tabella Date .

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Nella colonna A, vedrai l'indice. È necessario impostare una colonna come indice per evitare problemi una volta entrati in LuckyTemplates. Torna a Jupyter e inserisci date_table.set_index () nella cella di scripting principale. All'interno delle parentesi, inserisci una colonna che verrà impostata su index. In questo esempio viene utilizzata la colonna Data.

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Ora puoi salvare nuovamente la variabile o utilizzare un altro parametro chiamato inplace . In questo caso, viene utilizzato inplace . Se il parametro è impostato su True , il file verrà salvato.

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Dopo aver eseguito lo script, puoi vedere che la colonna Data è il nuovo indice.

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Portare la tabella in LuckyTemplates con Python

È possibile portare la tabella in aprendo il file CSV nell'opzione Ottieni dati. Fai clic su Ottieni dati e seleziona Testo/CSV . Da lì, individua il file nella directory di lavoro e aprilo.

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Un altro modo consiste nell'utilizzare l' opzione Inserisci dati .

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Quindi, inserisci Date Table nel nome della tabella e premi Carica.

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Successivamente, fai clic su Trasforma dati nella scheda Home.

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Quindi, vai alla scheda Trasforma e fai clic su Esegui script Python .

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Torna al tuo Jupyter Notebook e copia la sintassi dalla cella. Quindi, incollalo nell'editor di script.

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Se premi OK, riceverai un errore che dice che ' pd' non è definito .

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Importazione di Panda in LuckyTemplates con script Python

Il motivo dell'errore è che i panda non sono stati inseriti nell'editor di script. Quindi, inserisci import pandas come pd all'inizio della sintassi dello script e premi OK.

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Avrai il set di dati e il Date_Table nella prima colonna.

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Se fai clic sul valore Tabella accanto al set di dati, ti verrà mostrata una tabella vuota.

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Per risolvere questo problema, fai clic sull'icona a forma di ingranaggio accanto al passaggio Esegui script Python nel riquadro Passaggi applicati.

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Successivamente, nella parte inferiore del codice, identifica il set di dati con date_table e premi OK.

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Vedrai quindi la tabella nel set di dati.

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Reimpostazione dell'indice per la tabella delle date in LuckyTemplates con Python

La prossima cosa da fare è reimpostare l'indice. Fai di nuovo clic sull'icona a forma di ingranaggio accanto al passaggio Esegui script Python e inserisci date_table.reset_index(inplace=True) . Quella funzione estrarrà la data impostata su index.

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L'utilizzo di nuovo del parametro inplace verrà eseguito e imposterà il nuovo indice. Se torni alla tabella, vedrai la colonna Data.

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Immettere i dati in LuckyTemplates: come utilizzarlo per l'immissione dei dati
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Python I per gli utenti di LuckyTemplates: nuovo corso nella piattaforma educativa LuckyTemplates

Conclusione

Le tabelle di dati e i report possono essere creati all'esterno di LuckyTemplates Desktop . Puoi crearli e importarli utilizzando Python Script Loader e Jupyter Notebook. Sono un modo alternativo per caricare i dati e apprendere un nuovo linguaggio di programmazione per migliorare le tue capacità di sviluppo dei dati.

Gaelim


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