Usando Python no LuckyTemplates | Conjunto de dados e função de string

Neste tutorial, discutiremos como você pode criar e preparar Dataset e String Function usando Python no LuckyTemplates . O exemplo que usarei para executar o processo está disponível no GitHub.

O LuckyTemplates habilitou a funcionalidade Python, tornando mais fácil para os usuários executar scripts Python diretamente no LuckyTemplates.

Índice

• Conectando-se a uma fonte de dados usando Python
• Limpeza de dados ou Wrangling de dados usando o LuckyTemplates
• Limpeza de dados ou transformação de dados usando Python no LuckyTemplates
• Explorando o conjunto de dados no LuckyTemplates usando Python
• Duas maneiras de limpar dados usando Python
• Conclusão

Conectando-se a uma fonte de dados usando Python

Antes de começarmos, certifique-se de ter aberto seu bloco de anotações do LuckyTemplates. Primeiro, precisamos nos conectar a uma fonte de dados. Isso nos dará acesso a um arquivo CSV que podemos importar para nosso bloco de anotações do LuckyTemplates. O conjunto de dados de amostra no qual estarei trabalhando é o conjunto de dados de análise clínica. 

Você pode acessar o GitHub para navegar até sua pasta e clicar no seu arquivo CSV. Se você não tiver um, há vários repositórios públicos com arquivos CSV carregados que você pode acessar. Depois de ter seu conjunto de dados, clique na pasta principal e você verá dois arquivos. Clique no arquivo CSV.

Em seguida, clique em Exibir bruto. 

Depois disso, navegue até a barra de endereço e copie o endereço CSV. Em seguida, volte para o bloco de anotações do LuckyTemplates. 

Na guia Início , clique em Obter dados e depois em Mais para ver a opção Web e clique nela.

 Em seguida, cole o endereço CSV no campo URL e clique em OK.

Em seguida, clique no botão Transformar dados .

Conectamos com sucesso nossa fonte de dados em nosso LuckyTemplates.

Limpeza de dados ou Wrangling de dados usando o LuckyTemplates

Agora, podemos navegar livremente no conjunto de dados. Isso nos permite realizar procedimentos de limpeza necessários para obter nossos dados no formato adequado para uma melhor análise.

Na coluna Lab Cost , veremos que existem vários símbolos de dólar com um traço sujeitos a conversão.

 Não podemos converter diretamente esses símbolos.

Isso porque causará um erro, o que estamos tentando evitar. 

Para substituí-los, clique em Substituir valores e insira o símbolo do dólar no campo Valor a ser encontrado . Coloque 0 ou o valor desejado no campo Substituir por . 

Agora podemos converter esses símbolos para o valor desejado. Lembre-se de que podemos ver nossas atividades sendo documentadas na seção Etapas aplicadas .

Limpeza de dados ou transformação de dados usando Python no LuckyTemplates

Para tornar esse processo de limpeza ou tarefa de transformação de dados aplicável a todas as colunas, usaremos a função Python utilizando o Jupyter Notebook.

Primeiro, abra seu Jupyter Notebook e carregue sua página inicial. 

Na guia Arquivos , navegue até o canto direito e clique em ' Novo ' para ver a opção 'Python 3' . Em seguida, clique nele para criar um novo Python Notebook.

A primeira coisa que precisamos fazer é fornecer um nome de arquivo. Você pode nomeá-lo como quiser. Nesse caso, definirei o título do arquivo como ' Análise clínica '.

Agora que nosso notebook Python está aberto, podemos ver uma célula que nos permitirá preparar ou executar o código. Precisamos incorporar a fonte da Web que fizemos no LuckyTemplates.

Podemos fazer isso importando uma das bibliotecas essenciais, que é o Pandas , em nosso ambiente e executá-lo.

Depois de nos conectarmos à nossa fonte da Web e criarmos uma função nativa da biblioteca do Panda, queremos criar algo que possa indicar o que estamos prestes a fazer.

Exploraremos nossos dados e criaremos um título como um indicador para esta atividade. Para fazer isso, precisamos mudar isso de um código para uma remarcação. 

Com um sinal de libra, podemos controlar o tamanho da fonte. Se quisermos que nossa fonte seja pequena, precisamos digitar vários sinais de libra.

Por outro lado, se quisermos um tamanho de fonte maior, precisamos usar menos sinais de libra.

Além disso, podemos incluir uma breve explicação de nossa atividade em nosso cabeçalho. Digamos que exploraremos funções e conjuntos de dados nativos. 

Se o executarmos, ele aparecerá automaticamente abaixo do nosso cabeçalho.

Explorando o conjunto de dados no LuckyTemplates usando Python

Em uma nova célula, podemos explorar o conjunto de dados. Digamos que queremos explorar as cinco primeiras linhas de dados, que na verdade são o argumento padrão, e precisamos criar uma nova variável data.

Isso lhe dará acesso às primeiras cinco linhas. Mas lembre-se, você pode colocar qualquer argumento dentro dos parênteses indicando quantas linhas de dados deseja acessar. Neste exemplo, desejo acessar dez linhas.

No entanto, agora estamos tendo o mesmo problema que tivemos em nosso bloco de anotações do LuckyTemplates em relação aos símbolos de dólar com um traço.

Para corrigir isso, precisamos criar nossa própria função definida pelo usuário que podemos aplicar para limpar o formato de nossos dados. 

Podemos iniciar o processo de limpeza obtendo mais informações sobre nossos dados. Isso facilitará a identificação dos problemas em nosso conjunto de dados. 

Depois de executar a função, agora podemos ver informações detalhadas sobre o conjunto de dados — o número de entradas, as colunas e o tipo de dados. Também podemos ver que temos strings que representam textos em nosso ambiente Python. 

Se olharmos atentamente para a coluna, existem vários recuos que precisamos corrigir. Vou mostrar-lhe as duas maneiras de limpar isso. 

Duas maneiras de limpar dados usando Python

A primeira é corrigindo manualmente o problema. Primeiro, reúna as informações sobre suas colunas de dados. Para fazer isso, digite data.columns em uma nova célula de código.

Em uma nova célula, você deseja documentar a atividade de limpeza dos espaços nos cabeçalhos das colunas. Portanto, copie e cole as informações na célula e exclua diretamente os espaços em branco. Outra maneira é usar uma função de string que remove os espaços em branco.

Depois de executá-lo, ele eliminará imediatamente os espaços em branco desnecessários em nossas strings. Fazer esse método oferece conveniência para os usuários, especialmente quando temos muitos dados ou strings para corrigir ou limpar. 

Em seguida, temos que salvar e incorporar nosso código anterior nesta célula antes de executá-lo.

Como resultado, corrigimos o problema e as colunas em nosso conjunto de dados estão no formato adequado. Tudo agora está alinhado corretamente, em oposição aos espaços em branco de antes. 

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Conclusão

Para resumir, usar o conjunto de dados e a função de cadeia de caracteres pode aprimorar a maneira como o LuckyTemplates funciona e estender os recursos normais da ferramenta.

Python é uma linguagem de programação de alto nível popular e tem muito potencial quando se trata de obter dados usando apenas algumas linhas de código. Espero que este tutorial tenha lhe dado uma compreensão do Python no LuckyTemplates.

Tudo de bom,

gaellim