파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
파이썬에서 자기란 무엇인가: 실제 사례
LuckyTemplates는 사용자가 다양한 데이터 원본에 연결하고 대화형 보고서 및 대시보드를 만들고 다른 사람과 공유할 수 있는 강력한 데이터 시각화 및 비즈니스 인텔리전스 도구입니다. 오늘 블로그에서는 LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출을 살펴보겠습니다.
이 함수 호출은 LuckyTemplates의 기능을 크게 향상시키고 데이터 시각화 및 분석을 한 단계 끌어올립니다. 이를 통해 LuckyTemplates의 분석 기능을 한 단계 끌어올리고 LuckyTemplates 프레임워크의 컨텍스트 내에서 놀라운 작업을 모두 수행할 수 있습니다. 이 블로그 하단에서 이 튜토리얼의 전체 비디오를 볼 수 있습니다.
목차
데이터 세트 함수 호출 LuckyTemplates: 문제 개요
이 샘플 문제는 VJ Verma에서 실행하는 Excel BI Nightly Power Query Challenge 라는 사이트에서 가져온 것입니다 . 그는 매일 밤 문제를 내놓고 커뮤니티는 그것을 해결하고 회원들 사이에서 토론합니다.
이 예에서 질문은 주어진 상한과 하한이 있는 매우 간단한 구조를 가지고 있습니다. 이 두 숫자 사이에서 해당 범위에 있는 소수의 수를 계산해야 합니다.
개념적으로는 매우 간단하고 간단하지만 LuckyTemplates에서 구현하기는 훨씬 더 어렵습니다. 800개의 M 함수와 약 400개의 중 LuckyTemplates에서 숫자가 소수인지 여부를 직접 확인할 수 있는 기능이 없기 때문입니다.
대신 파워 쿼리에서 R 또는 Python으로 이동하고 명령을 실행한 다음 원활하게 파워 쿼리로 돌아가서 분석을 계속하는 방법인 데이터 집합 호출을 자세히 살펴보겠습니다 .
Excel BI 챌린지에서 데이터를 가져와 작업을 시작하겠습니다.
데이터 유형 변경
아래에 표시된 것은 하한 및 상한입니다.
이러한 주어진 사항은 텍스트 형식이며 정수로 변경해야 합니다. 그렇게 하려면 머리글 행( 하한 또는 상한) 을 두 번 클릭합니다 . 표시되는 옵션에서 유형 변경을 선택한 다음 정수를 선택합니다.
다음 단계는 하한과 상한 사이의 모든 숫자에 대해 새 열을 만드는 것입니다. 그런 다음 열을 피벗하여 목록을 만듭니다.
열 추가 탭 으로 이동하여 사용자 인터페이스를 통해 직접 수행할 수 있는 방법이 없으므로 사용자 지정 열을 선택합니다 .
간단한 M 코드를 생성하고 Number라는 열을 만듭니다. 초기 값, 개수 및 선택적 증분 값이 지정된 숫자 목록을 반환하는 List.Numbers 함수를 사용합니다 .
초기값을 [하한값] 으로 설정 하고 카운트를 [상한값] – [하한값] + 1로 설정하여 N 포인트를 고려합니다. 구문 오류가 감지되지 않았는지 확인하십시오. 확인을 클릭합니다 .
목록이 있는 새 열이 나타나야 합니다. 목록을 클릭하면 하단의 범위에 있는 숫자를 볼 수 있습니다.
예를 들어 첫 번째 행에서 목록을 클릭하면 10에서 45까지의 숫자가 표시된 목록이 표시됩니다.
번호 옆의 화살표를 클릭 하고 새 행으로 확장을 클릭합니다.
그런 다음 숫자 왼쪽에 있는 형식 아이콘을 클릭 하고 형식을 정수로 변경합니다.
이 시점에서 각 숫자가 소수인지 여부를 확인하려고 합니다. 다시 말하지만 LuckyTemplates에서 직접 수행할 수 있는 방법은 없습니다. 우리는 소수를 결정하는 일련의 단계를 프로그래밍할 수 있지만 여기 Python에서 더 쉬운 방법이 있습니다.
R 소수 패키지
R에는 다양한 패키지가 있습니다 . 이들은 LuckyTemplates의 사용자 지정 시각적 개체 또는 외부 도구에 해당하는 특정 기능을 수행하기 위해 프로그램에 빌드할 수 있는 추가 기능입니다.
METACRAN은 승인된 모든 R 패키지의 카탈로그를 제공합니다. R에는 18,800개가 넘는 활성 패키지가 있지만 개발자 사이트에서 직접 로드할 수도 있습니다. 이는 올바른 패키지를 찾아 프로그램 내에서 모든 분석을 수행할 수 있음을 의미합니다.
우리의 경우, 우리는 숫자가 소수인지 여부를 결정하는 것을 찾고 시도할 것입니다.
검색 상자에 프라임을 입력합니다 .
primes – Fast Functions for Prime Numbers 라는 첫 번째 패키지를 선택합니다 . 숫자가 소수인지 테스트하고 일련의 소수를 생성하는 패키지입니다.
LuckyTemplates에서 데이터 집합 함수 호출을 사용하여 R 프라임 패키지 삽입
LuckyTemplates로 돌아가 리본에서 R 스크립트 실행을 클릭합니다 .
R 스크립트 실행 마법사 가 팝업됩니다.
주석 표시인 파운드 기호(#)는 변수 ' dataset'이 스크립트에 대한 입력 데이터를 보유하고 있음을 나타냅니다. 이를 통해 데이터를 정리, 구성 및 형성할 수 있을 뿐만 아니라 열을 추가하고 항목을 피벗할 수 있습니다. dataset 을 호출하자마자 그 시점까지 수행한 모든 작업이 R에 입력됩니다. Python에서도 마찬가지입니다. 데이터 집합은 동일하게 작동합니다.
우리는 파워 쿼리에 대해 가지고 있는 모든 지식을 가지고 R을 호출하기 전에 거기에서 모든 셰이핑을 수행할 수 있습니다. 이것은 우리가 파워 쿼리에서 했던 것과 동일한 작업을 수행하는 R 함수를 배울 필요가 없기 때문에 매우 유용합니다. 기본적으로 오늘 시연할 분석 부분으로 직접 이동할 수 있습니다.
패키지를 설치하여 시작하겠습니다 . install.packages 명령을 사용할 수 있지만 이 경우에는 라이브러리를 사용합니다 .
라이브러리를 입력 하고 primes 패키지를 호출합니다. 이는 AppSource에서 LuckyTemplates의 사용자 지정 시각적 개체를 가져오는 것과 같습니다.
그런 다음 데이터 프레임에 대해 df 라는 테이블을 만들고 여기에 데이터 세트 테이블을 할당합니다.
파워 쿼리에서 데이터 세트는 소스 에서 변경된 유형 1 까지 의 모든 항목으로 구성되며 이것이 우리가 df 에 할당한 것입니다 .
df$isprime 을 입력하여 LuckyTemplates의 계산 열에 해당하는 새 열을 만듭니다 . R의 달러 기호( $ )는 LuckyTemplates의 대괄호와 유사합니다.
Isprime은 열 이름이 될 것이며 여기에 primes 패키지의 is_primes 함수를 할당할 것입니다 . 그런 다음 df 에서 Number 열을 호출합니다 .
이것은 숫자 열을 가져와 is_prime 함수를 통해 실행하여 숫자가 소수이면 TRUE, 그렇지 않으면 FALSE를 말합니다. 그러면 이 함수는 df 테이블 의 isprime 열에 TRUE 또는 FALSE를 입력합니다 .
결국 df 테이블을 호출하십시오 . 확인을 클릭합니다 .
적용된 단계 창 에 df가 나타나는 것을 볼 수 있습니다 . 클릭하면 TRUE 또는 FALSE 분류가 포함된 isprime 열이 표시됩니다.
소수 필터링
다음으로 소수가 아닌 숫자에 대한 행을 제거합니다. isprime 옆의 화살표를 클릭하여 필터를 엽니다. 소수를 계산할 수 있도록 FALSE를 선택 취소하십시오 .
확인을 클릭한 다음 홈 탭 으로 이동하여 그룹화 기준을 선택합니다 .
고급 옵션을 엽니다 . 팝업 창에서 하한으로 그룹화 하고 상한 에 대한 그룹을 추가합니다 . 그런 다음 Count 라는 열을 만들고 TRUE의 수를 세는 연산으로 Count Rows를 설정합니다 . 확인을 클릭합니다 .
이것은 챌린지와 유사한 결과를 낳을 것입니다.
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R For LuckyTemplates | 초보자 가이드
결론
결론적으로 데이터 세트 호출은 LuckyTemplates에서 가장 강력한 함수 호출이며 데이터에서 통찰력을 얻으려는 모든 사용자에게 유용한 도구입니다. 이 간단한 단일 LuckyTemplates 함수 호출을 사용하면 프로그램의 분석 기능을 획기적으로 확장하여 문자 그대로 파워 쿼리 내에서 수십만 개의 추가 함수를 바로 사용할 수 있습니다.
이 기능을 올바르게 사용하는 방법을 이해하면 대규모 데이터 집합을 쉽게 조작하고 분석하여 보다 효과적이고 유익한 시각화를 얻을 수 있습니다. 이 기능에서 얻은 통찰력을 통해 데이터 기반 의사 결정을 내리고 데이터에 대한 전반적인 이해를 향상시킬 수 있습니다.
모두 제일 좋다,
브라이언 줄리어스
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