LuckyTemplates에서 Python 사용 | 데이터 세트 및 문자열 함수

이 자습서에서는 LuckyTemplates에서 Python을 사용하여 데이터 세트 및 문자열 함수를 만들고 준비하는 방법에 대해 설명합니다 . 프로세스를 실행하는 데 사용할 예제는 GitHub에서 사용할 수 있습니다.

LuckyTemplates는 Python 기능을 활성화하여 사용자가 LuckyTemplates에서 직접 Python 스크립트를 더 쉽게 실행할 수 있도록 합니다.

목차

• Python을 사용하여 데이터 소스에 연결
• LuckyTemplates를 사용한 데이터 정리 또는 데이터 랭글링
• LuckyTemplates에서 Python을 사용한 데이터 정리 또는 데이터 랭글링
• Python을 사용하여 LuckyTemplates에서 데이터 세트 탐색
• Python을 사용하여 데이터를 정리하는 두 가지 방법
• 결론

Python을 사용하여 데이터 소스에 연결

시작하기 전에 LuckyTemplates 노트북을 열었는지 확인하세요. 먼저 데이터 소스에 연결해야 합니다. 이렇게 하면 LuckyTemplates 노트북으로 가져올 수 있는 CSV 파일에 액세스할 수 있습니다. 제가 작업할 샘플 데이터 세트는 Clinic Analysis Dataset입니다. 

GitHub로 이동하여 폴더로 이동하고 CSV 파일을 클릭할 수 있습니다. 없는 경우 액세스할 수 있는 업로드된 CSV 파일이 포함된 수많은 공개 리포지토리가 있습니다. 데이터 세트가 있으면 기본 폴더를 클릭하면 두 개의 파일이 표시됩니다. CSV 파일을 클릭합니다.

그런 다음 원시 보기를 클릭합니다. 

그런 다음 주소 표시줄로 이동하여 CSV 주소를 복사합니다. 그런 다음 LuckyTemplates 노트북으로 돌아갑니다. 

홈 탭 에서 데이터 가져오기를 클릭한 다음 자세히를 클릭하여 웹 옵션을 보고 클릭합니다.

 그런 다음 URL 필드에 CSV 주소를 붙여넣고 확인을 클릭합니다.

그런 다음 데이터 변환 버튼을 클릭합니다.

LuckyTemplates에서 데이터 원본을 성공적으로 연결했습니다.

LuckyTemplates를 사용한 데이터 정리 또는 데이터 랭글링

이제 데이터 세트를 자유롭게 탐색할 수 있습니다. 이를 통해 더 나은 분석을 위해 데이터를 적절한 형식으로 가져오는 데 필요한 정리 절차를 수행할 수 있습니다.

Lab Cost 열 아래에 대시 표시가 있는 변환 대상이 있는 다양한 달러 기호가 있음을 알 수 있습니다.

 이러한 기호는 직접 변환할 수 없습니다.

그것은 우리가 피하려고 하는 오류를 일으킬 것이기 때문입니다. 

값 을 바꾸려면 값 바꾸기 를 클릭한 다음 찾을 값 필드 에 달러 기호를 입력합니다 . 바꿀 내용 필드 에 0 또는 원하는 값을 입력합니다 . 

이제 이 기호를 원하는 값으로 변환할 수 있습니다. 적용된 단계 섹션 에서 활동이 문서화되는 것을 볼 수 있습니다 .

LuckyTemplates에서 Python을 사용한 데이터 정리 또는 데이터 랭글링

이 정리 프로세스 또는 데이터 랭글링 작업을 모든 열에 적용할 수 있도록 Jupyter Notebook을 활용하여 Python 기능을 사용합니다.

먼저 Jupyter Notebook을 열고 홈페이지를 로드합니다. 

파일 탭 에서 오른쪽 모서리로 이동하고 ' 새로 만들기 '를 클릭하여 'Python 3' 옵션을 확인합니다 . 그런 다음 그것을 클릭하여 새로운 Python Notebook을 만듭니다.

가장 먼저 해야 할 일은 파일 이름을 제공하는 것입니다. 원하는 대로 이름을 지정할 수 있습니다. 이 경우 파일 제목을 ' Clinic Analysis '로 설정하겠습니다.

이제 Python 노트북이 열렸으므로 코드를 준비하거나 실행할 수 있는 셀을 볼 수 있습니다. LuckyTemplates에서 수행한 웹 소스를 통합해야 합니다.

필수 라이브러리 중 하나인 Pandas 를 환경에서 가져와서 실행하면 됩니다 .

웹 소스에 연결하고 Panda의 라이브러리에 고유한 함수를 생성한 후 수행하려는 작업을 나타낼 수 있는 무언가를 생성하려고 합니다.

데이터를 탐색하고 이 활동에 대한 지표로 제목을 만듭니다. 그러기 위해서는 이것을 코드에서 마크다운으로 바꿔야 합니다. 

파운드 기호를 사용하여 글꼴 크기를 제어할 수 있습니다. 글꼴 크기를 작게 하려면 다양한 파운드 기호를 입력해야 합니다.

반면에 더 큰 글꼴 크기를 원하면 더 적은 수의 파운드 기호를 사용해야 합니다.

또한 헤더 아래 활동에 대한 간략한 설명을 포함할 수 있습니다. 네이티브 함수와 데이터 세트를 탐색한다고 가정해 보겠습니다. 

실행하면 헤더 아래에 자동으로 나타납니다.

Python을 사용하여 LuckyTemplates에서 데이터 세트 탐색

새 셀에서 데이터 세트를 탐색할 수 있습니다. 실제로 기본 인수인 데이터의 처음 5개 행을 탐색하고 싶고 새 변수 데이터를 만들어야 한다고 가정해 보겠습니다.

이렇게 하면 처음 5개 행에 액세스할 수 있습니다. 그러나 액세스할 데이터 행 수를 나타내는 인수를 괄호 안에 넣을 수 있음을 기억하십시오. 이 예에서는 10개의 행에 액세스하려고 합니다.

그러나 이제 대시 표시가 있는 달러 기호와 관련하여 LuckyTemplates 노트북에서와 동일한 문제가 발생합니다.

이 문제를 해결하려면 데이터 형식을 정리하는 데 적용할 수 있는 고유한 사용자 정의 함수를 빌드해야 합니다. 

데이터에 대한 자세한 정보를 얻어 청소 프로세스를 시작할 수 있습니다. 이렇게 하면 데이터 세트에서 문제를 더 쉽게 식별할 수 있습니다. 

함수를 실행한 후 항목 수, 열 및 데이터 유형과 같은 데이터 세트에 대한 자세한 정보를 볼 수 있습니다. 또한 Python 환경 내에서 텍스트를 나타내는 문자열이 있음을 알 수 있습니다. 

열을 자세히 보면 수정해야 할 몇 가지 들여쓰기가 있습니다. 두 가지 청소 방법을 알려드리겠습니다. 

Python을 사용하여 데이터를 정리하는 두 가지 방법

첫 번째는 문제를 수동으로 수정하는 것입니다. 먼저 데이터 열에 관한 정보를 수집합니다. 그렇게 하려면 새 코드 셀에 data.columns를 입력하십시오.

새 셀에서 열 제목의 공간을 청소하는 활동을 문서화하려고 합니다. 따라서 셀에 정보를 복사하여 붙여넣고 공백을 직접 삭제하십시오. 또 다른 방법은 공백을 제거하는 문자열 함수를 사용하는 것입니다.

실행 후 문자열에서 불필요한 공백을 즉시 제거합니다. 이 방법을 사용하면 특히 수정하거나 정리할 데이터나 문자열이 너무 많은 경우 사용자에게 편리함을 제공합니다. 

다음으로 이전 코드를 실행하기 전에 이 셀에 저장하고 통합해야 합니다.

결과적으로 문제를 해결했으며 데이터 세트의 열이 올바른 형식입니다. 이제 이전의 공백과 달리 모든 것이 올바르게 정렬됩니다. 

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결론

요약하면 데이터 세트 및 문자열 함수를 사용하면 LuckyTemplates 작동 방식을 개선하고 도구의 일반 기능을 확장할 수 있습니다.

Python은 널리 사용되는 고급 프로그래밍 언어이며 몇 줄의 코드만 사용하여 데이터를 가져올 때 많은 잠재력을 가지고 있습니다. 이 자습서를 통해 LuckyTemplates의 Python을 이해할 수 있기를 바랍니다.

모두 제일 좋다,

갤림