Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
Python スクリプトを使用した LuckyTemplates で日付テーブルを作成する
目次
Python と LuckyTemplates
このチュートリアルでは、 Python スクリプトを使用した LuckyTemplates での日付テーブルの作成と実行について説明します。データ フレームを作成し、Python スクリプト ローダーと Jupyter Notebook を使用して LuckyTemplates にインポートする方法を学習します。また、それらを CSV または Excel 形式にエクスポートする方法も学習します。
LuckyTemplates で Python スクリプトを使用する方法
Python スクリプトを使用した LuckyTemplates へのパッケージのインポート
このチュートリアルでは、 Pandas と Jupyter Notebook を使用して日付テーブルを作成します。最初に行う必要があるのは、パッケージをインポートすることです。Jupyter のスクリプト セル内に、import pandas as pdと入力します。
新しいスクリプト セルを開くには、Shift + Enter キーを押します。date.range()関数を使用して日付範囲を作成します。Shift + Tab を押すと、関数に必要なものが表示されます。
Shift + Tab を 3 回押すと、必要なパラメータを含む関数のドキュメントが表示されます。
Jupyter でのスクリプトの作成
このデモでは、次のスクリプトを入力します。
スクリプトを実行すると、日付のリストが表示されます。
パラメータの設定
終了日を2021 年 1 月 2 日に変更し、デフォルトの頻度をD (毎日)からH (時間ごと) に変更すると、日付のリストには時間単位の範囲が表示されます。
他にできることは、ピリオドを入れることです。endパラメータとfreqパラメータの両方を削除し、period = 3と入力します。完了したら、スクリプトを実行します。3 日と 1 日の頻度が表示されます。
関数内で変数startとendを使用することもできます。スクリプトを実行すると、日付リストも作成されます。
ただし、日付リストの形式が正しくありません。これを LuckyTemplates 用のテーブル形式に変換する必要があります。データ フレームは、使用できる同等の構造です。date.range()関数をDataFrame関数でラップします。
その後、正しい構造の日付テーブルが作成されます。
テーブルに列名がないことがわかります。したがって、column パラメーターを使用して列名を入力します。
スクリプトを再実行して列名を表示します。
日付テーブルにデータを追加する
複雑なデータ フレームを作成する場合は、タイム インテリジェンス関数を使用できます。
データ フレームを作成したので、スクリプトを変数に再保存し、date_tableという名前を付けます。次に、スクリプトの最後でその変数を呼び出します。
テーブルにさらにデータを追加するには、「date_table[]」と入力し、追加するデータを角括弧内に置きます。この例では、年が追加されました。
年の値を取得するには、データ型を決定する必要があります。別のセルに「date_table.info()」と入力し、Shift + Enterを押します。次に、DateTime 型であるデータ型に関する情報が表示されます。これは DateTime 型であるため、データ フレームのさまざまな属性やメソッドを使用できます。
次に、新しいセルを開いて以下を入力します。
dt.year関数を使用すると、データ フレーム内のさまざまな関数やメソッドにアクセスできます。スクリプトを実行すると、 Yearの値を含むテーブルが作成されます。
そこから構文をコピーし、メインのスクリプト セルに配置します。スクリプトをdate_table[' Year']と同等にして、スクリプトを実行します。その後、日付テーブルに Year 列が表示されます。
月と時刻の列の追加
テーブルに月を追加する場合は、構文をコピーして次の行に貼り付けます。次に、列名をMonthに変更し、dt.yearをdt.monthに変更します。テーブルに「月」列が表示されます。引き続きデータを追加して、非常に深いテーブルを作成できます。
pd.date_range関数のドキュメントには、 tzまたはタイム ゾーン パラメーターがあります。したがって、タイムゾーンを追加するには、関数にtz='EST'と入力します。この例では、使用されるタイムゾーンは東部標準時 (EST) です。
次に、Month データ列の構文をコピーし、次の行に貼り付けます。名前をTimeに変更し、dy.month をdt.timeに変更します。次に、スクリプトを実行します。
日付テーブルに、値 00:00:00 を持つ時刻列が表示されます。
頻度を追加してHに設定すると、「時間」列の値の間隔は 1 時間になります。
四半期と曜日の列の追加
時間を追加した後、「四半期」列を追加します。時間データ列をコピーし、次の行に貼り付けます。名前をQuarterに変更し、dt.time をdt.quarterに変更します。次に、スクリプトを実行します。日付テーブルに「四半期」列が表示されます。
最後に、曜日列を追加します。同じ構文をコピーし、名前をDay Of Weekに変更し、dt.quarter をdt.dayofweekに変更します。「実行」をクリックすると、表に「曜日」列が表示されます。
STRFTIME() を使用したデータの追加
dtメソッドを使用すると、日付テーブルをさらにカスタマイズできます。使用できる別のタイプのメソッドもあり、それはstrftime()と呼ばれます。
これは、 strftime()と括弧内のフォーマット コードを含むサンプル コードです。この例では、%aが関数内で渡されます。スクリプトを実行すると、短縮された曜日が表示されます。
その構文をコピーして、メインのスクリプト セルに貼り付けます。これを変数として保存し、DW Abbという名前を付けます。次に、スクリプトを実行します。データが日付テーブルに追加されたことがわかります。
strftime()で使用できるすべての形式コードは、 docs.python.orgにあります。
日付テーブルで使用できる形式が見つかった場合は、そのディレクティブをコピーしてセルで使用します。この例では、%pを使用して日付テーブルに AM または PM を追加しました。
strftime()を含む前のコードをコピーし、名前をAM_PMに、形式コードを%pに変更します。構文を実行すると、テーブルにAM_PM列が追加されていることがわかります。
日付テーブルのインデックスの設定
データ テーブルが完成したら、コードをコピーして LuckyTemplates に貼り付けることができます。データ フレーム関数to.csv()を使用して Excel シートまたは CSV ファイルを作成することもできます。括弧内に日付テーブルのファイル名を書きます。この構文では、Date_Table.csvが使用されます。
日付テーブル ファイルは作業ディレクトリにあります。そのファイルにアクセスするには、新しいセルに「pwd」と入力し、「実行」をクリックします。ファイルのアドレスが表示されます。
ファイルを見つけて開きます。すると、 Date テーブルが表示されます。
A 列にはインデックスが表示されます。LuckyTemplates に移行した後の問題を回避するには、列をインデックスとして設定する必要があります。Jupyter に戻り、メインのスクリプト セルにdate_table.set_index ()を入力します。括弧内にインデックスを設定する列を入力します。この例では、Date 列が使用されます。
ここで、変数を再保存するか、inplaceという別のパラメータを使用することができます。この場合、インプレースが使用されます。パラメータがTrueに設定されている場合、ファイルは保存されます。
スクリプトを実行すると、Date 列が新しいインデックスであることがわかります。
Python を使用してテーブルを LuckyTemplates に取り込む
[データの取得] オプションで CSV ファイルを開くと、テーブルを「データの取得」をクリックし、「テキスト/CSV」を選択します。そこから、作業ディレクトリでファイルを見つけて開きます。
もう 1 つの方法は、「データの入力」オプションを使用することです。
次に、テーブル名に「Date Table」と入力し、「Load」を押します。
次に、「ホーム」タブの「データの変換」をクリックします。
次に、「変換」タブに移動し、「Pythonスクリプトの実行」をクリックします。
Jupyter Notebook に戻り、セルから構文をコピーします。次に、それをスクリプト エディターに貼り付けます。
OK を押すと、「 pd」が定義されていないというエラーが表示されます。
Python スクリプトを使用してパンダを LuckyTemplates にインポートする
エラーの理由は、パンダがスクリプト エディター内に取り込まれていないことです。したがって、スクリプト構文の先頭に「import pandas as pd」と入力し、「OK」を押します。
最初の列にはデータセットと Date_Table が表示されます。
データセットの横にあるテーブル値をクリックすると、空のテーブルが表示されます。
これを修正するには、[適用されたステップ] ペインの [Python スクリプトの実行] ステップの横にある歯車アイコンをクリックします。
次に、コードの下部で、dataset をdate_tableと同等にして、「OK」を押します。
データセット内にテーブルが表示されます。
Python を使用して LuckyTemplates の日付テーブルのインデックスをリセットする
次に行うことは、インデックスをリセットすることです。[Run Python Script] ステップの横にある歯車アイコンを再度クリックし、date_table.reset_index(inplace=True)と入力します。この関数は、インデックスに設定された日付を取得します。
inplaceパラメータを再度使用すると、新しいインデックスが実行され、設定されます。テーブルに戻ると、「日付」列が表示されます。
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結論
データ テーブルとレポートは、 LuckyTemplates Desktopの外部で作成できます。Python Script Loader と Jupyter Notebook を使用して、これらを作成およびインポートできます。これらは、データをロードし、新しいプログラミング言語を学習してデータ開発スキルを強化するための代替方法です。
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