Python 스크립팅을 사용하여 날짜 테이블을 만드는 LuckyTemplates

목차

• 파이썬과 파워 BI
• LuckyTemplates에서 Python 스크립트를 사용하는 방법
  • Python 스크립트를 사용하여 LuckyTemplates에서 패키지 가져오기
  • Jupyter에서 스크립트 작성
    • 매개변수 설정
  • 날짜 테이블에 데이터 추가
    • 월 및 시간 열 추가
    • 분기 및 요일 열 추가
  • STRFTIME()을 사용하여 데이터 추가
  • 날짜 테이블에 대한 인덱스 설정
  • Python을 사용하여 테이블을 LuckyTemplates로 가져오기
    • Python 스크립트를 사용하여 Pandas를 LuckyTemplates로 가져오기
  • Python을 사용하는 LuckyTemplates의 날짜 테이블 인덱스 재설정
  • 결론

파이썬과 파워 BI

이 자습서에서는 Python 스크립트를 사용하여 LuckyTemplates에서 날짜 테이블을 만들고 실행하는 방법에 대해 설명합니다 . Python Script Loader 및 Jupyter Notebook을 사용하여 데이터 프레임을 만들고 LuckyTemplates로 가져오는 방법을 알아봅니다. CSV 또는 Excel 형식으로 내보내는 방법도 배웁니다.

LuckyTemplates에서 Python 스크립트를 사용하는 방법

Python 스크립트를 사용하여 LuckyTemplates에서 패키지 가져오기

이 자습서에서는 Pandas와 Jupyter Notebook을 사용하여 날짜 테이블을 만듭니다 . 가장 먼저 해야 할 일은 패키지를 가져오는 것입니다. Jupyter의 스크립팅 셀 내에서 import pandas as pd 를 입력합니다 .

새 스크립팅 셀을 열려면 Shift + Enter를 누르십시오. date.range() 함수를 사용하여 날짜 범위를 만듭니다 . Shift + Tab을 누르면 기능에 필요한 것이 표시됩니다.

Shift + Tab을 세 번 누르면 필요한 매개변수가 포함된 함수 문서가 표시됩니다.

Jupyter에서 스크립트 작성

이 데모에서는 다음 스크립트를 입력합니다.

스크립트를 실행하면 날짜 목록이 표시됩니다.

매개변수 설정

종료 날짜를 2021년 1월 2일로 변경 하고 기본 빈도를 D (매일) 에서 H (시간별)로 변경하면 날짜 목록에 시간 범위가 표시됩니다.

당신이 할 수 있는 또 다른 일은 마침표를 찍는 것입니다. end 및 freq 매개변수를 모두 제거 하고 기간을 입력합니다. = 3 . 완료되면 스크립트를 실행합니다. 그러면 3일과 일일 빈도가 표시됩니다.

함수에서 start 및 end 변수를 사용할 수도 있습니다 . 스크립트를 실행하면 날짜 목록도 생성됩니다.

그러나 날짜 목록의 형식이 올바르지 않습니다. LuckyTemplates용 테이블 형식으로 변환해야 합니다. 데이터 프레임은 사용할 수 있는 동등한 구조입니다. date.range() 함수를 DataFrame 함수 로 래핑합니다 .

그런 다음 올바른 구조의 날짜 테이블을 갖게 됩니다.

테이블에 열 이름이 없음을 알 수 있습니다. 따라서 컬럼 파라미터를 이용하여 컬럼 이름을 입력합니다.

열 이름을 표시하려면 스크립트를 다시 실행하십시오.

날짜 테이블에 데이터 추가

복잡한 데이터 프레임을 만들려면 시간 인텔리전스 함수를 사용할 수 있습니다 .

이제 데이터 프레임을 만들었으므로 스크립트를 변수에 다시 저장하고 이름을 date_table 로 지정합니다 . 그런 다음 스크립트 끝에서 해당 변수를 호출합니다.

테이블에 더 많은 데이터를 추가하려면 date_table[]을 입력 하고 추가하려는 데이터를 대괄호 안에 넣으십시오. 이 예에서는 연도가 추가되었습니다.

연도 값을 가져오려면 데이터 유형을 결정해야 합니다. 다른 셀에 date_table.info()를 입력하고 Shift + Enter를 누릅니다. 그러면 DateTime 유형인 데이터 유형에 대한 정보가 표시됩니다. DateTime 유형이므로 데이터 프레임에서 다른 속성이나 메소드를 사용할 수 있습니다.

그런 다음 새 셀을 열고 다음을 입력하십시오.

dt.year 함수를 사용 하면 데이터 프레임에서 다양한 함수와 메서드에 액세스할 수 있습니다. 스크립트를 실행하면 Year 값이 있는 테이블이 생깁니다 .

여기에서 구문을 복사하여 기본 스크립팅 셀에 배치합니다. 스크립트를 date_table['Year'] 과 동일시하고 스크립트를 실행하십시오. 그런 다음 날짜 테이블에 연도 열이 표시됩니다.

월 및 시간 열 추가

테이블에 월을 추가하려면 구문을 복사하여 다음 행에 붙여넣으십시오. 그런 다음 열 이름을 Month 로 변경 하고 dt.year를 dt.month 로 변경합니다 . 그러면 테이블에 월 열이 표시됩니다. 계속해서 데이터를 추가하여 매우 깊은 테이블을 만들 수 있습니다.

pd.date_range 함수 문서 에는 tz 또는 시간대 매개변수가 있습니다 . 따라서 시간대를 추가하려면 함수에 tz='EST'를 입력하십시오. 이 예에서 사용된 시간대는 동부 표준시(EST)입니다 .

그런 다음 월 데이터 열의 구문을 복사하여 다음 줄에 붙여넣습니다. 이름을 Time 으로 변경 하고 dy.month를 dt.time 으로 변경합니다 . 그런 다음 스크립트를 실행합니다.

그러면 날짜 테이블에 값이 00:00:00인 시간 열이 표시됩니다.

빈도를 추가하고 H 로 설정하면 시간 열의 값은 1시간 간격이 됩니다.

분기 및 요일 열 추가

Time을 추가한 후 Quarter 컬럼을 추가합니다. 시간 데이터 열을 복사하여 다음 줄에 붙여넣습니다. 이름을 Quarter 로 변경 하고 dt.time을 dt.quarter 로 변경합니다 . 그런 다음 스크립트를 실행합니다. 그러면 날짜 테이블에 분기 열이 표시됩니다.

마지막으로 Day Of Week 열을 추가합니다. 동일한 구문을 복사하고 이름을 Day Of Week 로 변경 하고 dt.quarter를 dt.dayofweek 로 변경합니다 . 실행을 클릭하면 테이블에 요일 열이 표시됩니다.

STRFTIME()을 사용하여 데이터 추가

dt 방법 을 사용하여 날짜 테이블에서 추가 사용자 정의를 얻을 수 있습니다. 사용할 수 있는 또 다른 유형의 메서드가 있으며 strftime() 이라고 합니다 .

이것은 strftime() 과 괄호 안에 형식 코드가 있는 샘플 코드입니다 . 이 예에서 %a는 함수 내부에 전달됩니다. 스크립트를 실행하면 축약된 요일이 표시됩니다.

해당 구문을 복사하여 기본 스크립팅 셀에 붙여넣습니다. 변수로 저장하고 이름을 DW Abb 로 지정합니다 . 그런 다음 스크립트를 실행합니다. 그러면 데이터가 날짜 테이블에 추가된 것을 볼 수 있습니다.

docs.python.org 에서 strftime() 과 함께 사용할 수 있는 모든 형식 코드를 찾을 수 있습니다 .

날짜 테이블에서 사용할 수 있는 형식을 찾으면 지시문을 복사하여 셀에서 사용하십시오. 이 예에서는 %p를 사용하여 날짜 테이블에 AM 또는 PM을 추가했습니다.

strftime() 으로 이전 코드를 복사하고 이름을 AM_PM 으로 변경 하고 형식 코드를 %p 로 변경합니다 . 구문을 실행하면 테이블에 AM_PM 열이 추가된 것을 볼 수 있습니다.

날짜 테이블에 대한 인덱스 설정

데이터 테이블을 완료하면 코드를 복사하여 LuckyTemplates에 붙여넣을 수 있습니다. 데이터 프레임 함수 to.csv() 를 사용하여 Excel 시트 또는 CSV 파일을 만들 수도 있습니다 . 괄호 안에 Date 테이블의 파일명을 적는다. 이 구문에서는 Date_Table.csv 가 사용됩니다.

날짜 테이블 파일은 작업 디렉토리에 있습니다. 해당 파일에 액세스하려면 새 셀에 pwd를 입력하고 실행을 클릭하십시오. 그러면 파일의 주소가 표시됩니다.

파일을 찾아서 엽니다. 그러면 Date 테이블이 표시됩니다 .

A 열에 색인이 표시됩니다. 열이 LuckyTemplates에 들어가면 문제를 방지하려면 열을 인덱스로 설정해야 합니다. Jupyter로 돌아가 기본 스크립팅 셀에 date_table.set_index()를 입력합니다. 괄호 안에 인덱스로 설정할 컬럼을 입력합니다. 이 예에서는 날짜 열이 사용됩니다.

이제 변수를 다시 저장하거나 inplace 라는 다른 매개변수를 사용할 수 있습니다 . 이 경우 inplace 가 사용됩니다. 매개변수를 True 로 설정하면 파일이 저장됩니다.

스크립트를 실행한 후 날짜 열이 새 색인임을 확인할 수 있습니다.

Python을 사용하여 테이블을 LuckyTemplates로 가져오기

데이터 가져오기 옵션에서 CSV 파일을 열어 테이블을 데이터 가져오기를 클릭 하고 Text/CSV를 선택합니다 . 여기에서 작업 디렉토리에서 파일을 찾아 엽니다.

또 다른 방법은 데이터 입력 옵션을 사용하는 것입니다 .

그런 다음 테이블 이름에 Date Table을 입력하고 Load를 누릅니다.

그런 다음 홈 탭에서 데이터 변환을 클릭합니다.

그런 다음 변환 탭으로 이동하여 Python 스크립트 실행을 클릭합니다 .

Jupyter Notebook으로 돌아가 셀에서 구문을 복사합니다. 그런 다음 스크립트 편집기에 붙여넣습니다.

확인을 누르면 ' pd'가 정의되지 않았다는 오류가 발생합니다 .

Python 스크립트를 사용하여 Pandas를 LuckyTemplates로 가져오기

오류의 원인은 pandas가 스크립트 편집기 내부로 가져오지 않았기 때문입니다. 따라서 스크립트 구문의 시작 부분에 import pandas as pd를 입력하고 확인을 누릅니다.

첫 번째 열에 데이터 세트와 Date_Table이 있습니다.

데이터 세트 옆의 테이블 값을 클릭하면 빈 테이블이 표시됩니다.

이 문제를 해결하려면 적용된 단계 창에서 Python 스크립트 실행 단계 옆에 있는 기어 아이콘을 클릭합니다.

그런 다음 코드 맨 아래에서 데이터 세트를 date_table 과 동일시 하고 확인을 누릅니다.

그러면 데이터 세트에 테이블이 표시됩니다.

Python을 사용하는 LuckyTemplates의 날짜 테이블 인덱스 재설정

다음으로 할 일은 인덱스를 재설정하는 것입니다. Run Python Script 단계 옆에 있는 기어 아이콘을 다시 클릭하고 date_table.reset_index(inplace=True) 를 입력합니다 . 이 함수는 인덱스로 설정된 날짜를 꺼냅니다.

inplace 매개변수를 다시 사용하면 새 색인이 실행되고 설정됩니다. 테이블로 돌아가면 날짜 열이 표시됩니다.

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결론

데이터 테이블 및 보고서는 LuckyTemplates Desktop 외부에서 만들 수 있습니다 . Python Script Loader 및 Jupyter Notebook을 사용하여 만들고 가져올 수 있습니다. 데이터를 로드하고 새로운 프로그래밍 언어를 학습하여 데이터 개발 기술을 향상시키는 대체 방법입니다.

개림