LuckyTemplates met Python-scripting om datumtabellen te maken

Inhoudsopgave

• Python en PowerBI
• Python-script gebruiken in LuckyTemplates
  • Pakketten importeren in LuckyTemplates met Python-scripts
  • Scripts schrijven in Jupyter
    • Parameters instellen
  • Gegevens toevoegen aan de datumtabel
    • Maand- en tijdkolommen toevoegen
    • Kwartaal- en dag-van-weekkolommen toevoegen
  • Gegevens toevoegen met STRFTIME()
  • Instellingsindex voor de datumtabel
  • De tabel naar LuckyTemplates brengen met Python
    • Panda's importeren naar LuckyTemplates met Python-scripts
  • Index resetten voor de datumtabel in LuckyTemplates met Python
  • Conclusie

Python en PowerBI

In deze zelfstudie wordt ingegaan op het maken en uitvoeren van datumtabellen in LuckyTemplates met Python-scripts . U leert hoe u dataframes maakt en deze importeert in LuckyTemplates met behulp van de Python Script Loader en Jupyter Notebook. U leert ook hoe u ze kunt exporteren naar een CSV- of Excel-indeling.

Python-script gebruiken in LuckyTemplates

Pakketten importeren in LuckyTemplates met Python-scripts

In deze zelfstudie maakt u een datumtabel met behulp van Panda's en de Jupyter Notebook. Het eerste dat u hoeft te doen, is pakketten importeren. Voer in de scriptcel in Jupyter importpanda's in als pd .

Druk op Shift + Enter om een ​​nieuwe scriptcel te openen. Maak een datumbereik met de functie date.range() . Als je op Shift + Tab drukt, zie je wat de functie nodig heeft.

Als u driemaal op Shift + Tab drukt, krijgt u een documentatie van de functie te zien met de benodigde parameters.

Scripts schrijven in Jupyter

Voer voor deze demonstratie het volgende script in.

Nadat u het script hebt uitgevoerd, ziet u een lijst met datums.

Parameters instellen

Als u de einddatum wijzigt in 2-1-2021 en de standaardfrequentie van D (dagelijks) in H (uurlijks), wordt in de lijst met datums een bereik per uur weergegeven.

Een ander ding dat je kunt doen, is punten plaatsen. Verwijder zowel eind - als freq - parameters en invoerperioden = 3 . Als u klaar bent, voert u het script uit. Je ziet dan 3 dagen en een dagelijkse frequentie.

U kunt ook de variabelen start en end in de functie gebruiken . Als u het script uitvoert, wordt er ook een datumlijst gemaakt.

Het formaat van de datumlijst is echter onjuist. U moet het omzetten in een tabelindeling voor LuckyTemplates. Een dataframe is een equivalente structuur die u kunt gebruiken. Wikkel de functie date.range() in met de functie DataFrame .

Daarna heb je een datumtabel in de juiste structuur.

U zult merken dat de tabel geen kolomnaam heeft. Voer dus een kolomnaam in met behulp van de kolomparameter.

Voer het script opnieuw uit om de kolomnaam weer te geven.

Gegevens toevoegen aan de datumtabel

Als u complexe dataframes wilt maken, kunt u time intelligence-functies gebruiken .

Nu je een dataframe hebt gemaakt, sla je het script opnieuw op in een variabele en noem je het date_table . Roep vervolgens die variabele aan het einde van het script aan.

Om meer gegevens aan de tabel toe te voegen, voert u date_table[] in en plaatst u de gegevens die u wilt toevoegen tussen vierkante haken. In dit voorbeeld is Year toegevoegd.

Om de waarde van het jaar te krijgen, moet u het gegevenstype bepalen. Voer in een andere cel date_table.info() in en druk op Shift + Enter. U ziet dan informatie over het datatype dat een DateTime-type is. Omdat het een DateTime-type is, kunt u verschillende attributen of methoden uit het dataframe gebruiken.

Open vervolgens een nieuwe cel en voer het volgende in.

De functie dt.year geeft u toegang tot verschillende functies en methoden in het dataframe. Nadat je het script hebt uitgevoerd, heb je een tabel met de waarden van Year .

Kopieer vanaf daar de syntaxis en plaats deze in de hoofdscriptcel. Vergelijk het script met de date_table['Jaar'] en voer het script uit. Daarna ziet u een kolom Jaar in de datumtabel.

Maand- en tijdkolommen toevoegen

Als u maanden aan de tabel wilt toevoegen, kopieert u de syntaxis en plakt u deze op de volgende regel. Wijzig vervolgens de kolomnaam in Month en de dt.year in dt.month . U ziet dan een kolom Maand in de tabel. U kunt doorgaan met het toevoegen van gegevens om een ​​zeer diepe tabel te maken.

In de documentatie van de functie pd.date_range is er een tz- of tijdzoneparameter. Dus om een ​​tijdzone toe te voegen, voert u tz='EST' in de functie in. In dit voorbeeld is de gebruikte tijdzone de Eastern Standard Time (EST) .

Kopieer vervolgens de syntaxis van de gegevenskolom Maand en plak deze in de volgende regel. Wijzig de naam in Time en de dy.month in dt.time . Voer vervolgens het script uit.

U ziet dan een tijdkolom met waarden van 00:00:00 in uw datumtabel.

Als u de frequentie optelt en instelt op H , hebben de waarden in de kolom Tijd een interval van 1 uur.

Kwartaal- en dag-van-weekkolommen toevoegen

Voeg na het toevoegen van Tijd de kolom Kwartaal toe . Kopieer de kolom Tijdgegevens en plak deze in de volgende regel. Wijzig de naam in Quarter en de dt.time in dt.quarter . Voer vervolgens het script uit. U ziet dan een kolom Kwartaal in de datumtabel.

Voeg ten slotte de kolom Dag van de week toe . Kopieer dezelfde syntaxis en wijzig de naam in Day Of Week en de dt.quarter in dt.dayofweek . Klik op uitvoeren en u ziet dan de kolom Dag van de week in de tabel.

Gegevens toevoegen met STRFTIME()

De dt -methode kan worden gebruikt om extra aanpassingen in uw datumtabel te krijgen. Er is ook een ander type methode dat u kunt gebruiken en het heet strftime() .

Dit is een voorbeeldcode met strftime() en een formaatcode tussen haakjes. In dit voorbeeld wordt %a binnen de functie doorgegeven. Als u het script uitvoert, krijgt u de verkorte dagen van de week.

Kopieer die syntaxis en plak deze in de hoofdscriptcel. Sla het op als een variabele en noem het DW Abb . Voer vervolgens het script uit. U ziet dan dat de gegevens zijn toegevoegd aan de datumtabel.

Je kunt alle formaatcodes vinden die je kunt gebruiken met strftime() in docs.python.org .

Als u een formaat vindt dat u in uw datumtabel kunt gebruiken, kopieert u de richtlijn en gebruikt u deze in uw cel. Dit voorbeeld gebruikte de %p om AM of PM toe te voegen aan de datumtabel.

Kopieer de vorige code met strftime() en wijzig de naam in AM_PM en de formaatcode in %p . Nadat u de syntaxis hebt uitgevoerd, ziet u de kolom AM_PM toegevoegd aan de tabel.

Instellingsindex voor de datumtabel

Zodra u uw gegevenstabel heeft voltooid, kunt u de code kopiëren en plakken in LuckyTemplates. U kunt ook een Excel-blad of een CSV-bestand maken met de dataframe-functie to.csv() . Schrijf tussen haakjes de bestandsnaam van de tabel Datum. In deze syntaxis wordt Date_Table.csv gebruikt.

Het datumtabelbestand bevindt zich in uw werkdirectory. Om toegang te krijgen tot dat bestand, voert u pwd in een nieuwe cel in en klikt u op Uitvoeren. Vervolgens wordt het adres van het bestand weergegeven.

Zoek het bestand en open het. U ziet dan uw datumtabel .

In de A-kolom ziet u de index. U moet een kolom instellen als de index om problemen te voorkomen zodra deze in LuckyTemplates gaat. Ga terug naar Jupyter en voer date_table.set_index () in de hoofdscriptcel in. Voer tussen haakjes een kolom in die wordt ingesteld op index. In dit voorbeeld wordt de kolom Datum gebruikt.

Nu kunt u de variabele opnieuw opslaan of een andere parameter genaamd inplace gebruiken . In dit geval wordt inplace gebruikt. Als de parameter is ingesteld op True , wordt het bestand opgeslagen.

Nadat u het script hebt uitgevoerd, kunt u zien dat de kolom Datum de nieuwe index is.

De tabel naar LuckyTemplates brengen met Python

brengen door het CSV-bestand te openen in de optie Gegevens ophalen. Klik op Gegevens ophalen en selecteer Tekst/CSV . Zoek vanaf daar het bestand in de werkmap en open het.

Een andere manier is om de optie Gegevens invoeren te gebruiken .

Voer vervolgens Datumtabel in de tabelnaam in en druk op Laden.

Klik vervolgens op Gegevens transformeren op het tabblad Start.

Ga vervolgens naar het tabblad Transformeren en klik op Run Python Script .

Ga terug naar uw Jupyter Notebook en kopieer de syntaxis van de cel. Plak het vervolgens in de scripteditor.

Als u op OK drukt, krijgt u een foutmelding dat ' pd' niet is gedefinieerd .

Panda's importeren naar LuckyTemplates met Python-scripts

De reden voor de fout is dat panda's niet in de scripteditor zijn binnengebracht. Voer dus importpanda's in als pd aan het begin van de scriptsyntaxis en druk op OK.

Je hebt de dataset en de Date_Table in de eerste kolom.

Als u op de tabelwaarde naast de gegevensset klikt, wordt een lege tabel weergegeven.

Om dit op te lossen, klikt u op het tandwielpictogram naast de stap Python-script uitvoeren in het deelvenster Toegepaste stappen.

Stel vervolgens onderaan de code de dataset gelijk aan de date_table en druk op OK.

Je ziet dan de tabel in de dataset.

Index resetten voor de datumtabel in LuckyTemplates met Python

Het volgende dat u moet doen, is de index resetten. Klik nogmaals op het tandwielpictogram naast de stap Python-script uitvoeren en voer date_table.reset_index(inplace=True) in . Die functie haalt de datum eruit die was ingesteld op indexeren.

Als u de parameter inplace opnieuw gebruikt, wordt de nieuwe index uitgevoerd en ingesteld. Als u teruggaat naar de tabel, ziet u de kolom Datum.

Gegevens invoeren in LuckyTemplates: hoe het te gebruiken voor gegevensinvoer
Gegevens laden en transformeren Best Practices
Python I voor LuckyTemplates-gebruikers - nieuwe cursus in het LuckyTemplates Education Platform

Conclusie

Datatabellen en rapporten kunnen buiten de LuckyTemplates Desktop om worden gemaakt . U kunt ze maken en importeren met behulp van de Python Script Loader en Jupyter Notebook. Ze zijn een alternatieve manier om gegevens te laden en een nieuwe programmeertaal te leren om uw vaardigheden op het gebied van gegevensontwikkeling te verbeteren.

Gaelim