LuckyTemplates cu scripturi Python pentru a crea tabele de date

Cuprins

• Python și LuckyTemplates
• Cum să utilizați Scriptul Python în LuckyTemplates
  • Importarea pachetelor în LuckyTemplates cu scripturi Python
  • Scrierea de scripturi în Jupyter
    • Setarea parametrilor
  • Adăugarea datelor pe tabelul de date
    • Adăugarea coloanelor pentru lună și oră
    • Adăugarea coloanelor Trimestru și Ziua săptămânii
  • Adăugarea datelor utilizând STRFTIME()
  • Setarea indexului pentru tabelul de date
  • Aducerea tabelului la LuckyTemplates cu Python
    • Importul Pandas la LuckyTemplates cu scripturi Python
  • Resetarea indexului pentru tabelul de date din LuckyTemplates cu Python
  • Concluzie

Python și LuckyTemplates

Acest tutorial va discuta despre crearea și rularea tabelelor de date în LuckyTemplates cu scripturi Python . Veți învăța cum să creați cadre de date și să le importați în LuckyTemplates folosind Python Script Loader și Jupyter Notebook. De asemenea, veți învăța cum să le exportați într-un format CSV sau Excel.

Cum să utilizați Scriptul Python în LuckyTemplates

Importarea pachetelor în LuckyTemplates cu scripturi Python

În acest tutorial, veți crea un tabel de date folosind Pandas și Jupyter Notebook. Primul lucru pe care trebuie să-l faceți este să importați pachete. În interiorul celulei de scriptare din Jupyter, introduceți import panda ca pd .

Pentru a deschide o nouă celulă de scripting, apăsați Shift + Enter. Creați un interval de date folosind funcția date.range() . Dacă apăsați Shift + Tab, veți vedea de ce are nevoie funcția.

Apăsând Shift + Tab de trei ori vă va afișa o documentație a funcției care include parametrii necesari.

Scrierea de scripturi în Jupyter

Pentru această demonstrație, introduceți următorul script.

După ce rulați scriptul, veți vedea o listă de date.

Setarea parametrilor

Dacă modificați data de încheiere la 1/2/2021 și frecvența implicită de la D (Zilnic) la H (Orear), lista de date va afișa un interval orar.

Un alt lucru pe care îl puteți face este să puneți puncte. Eliminați atât parametrii de sfârșit , cât și de frecvență și perioadele de intrare = 3 . Odată terminat, rulați scriptul. Veți vedea apoi 3 zile și o frecvență zilnică.

De asemenea, puteți utiliza variabilele început și sfârșit în funcție. Dacă rulați scriptul, va fi creată și o listă de date.

Cu toate acestea, formatul listei de date este incorect. Trebuie să îl transformați într-un format de tabel pentru LuckyTemplates. Un cadru de date este o structură echivalentă pe care o puteți utiliza. Încheiați funcția date.range() cu funcția DataFrame .

După aceea, veți avea un tabel de date în structura corectă.

Veți observa că tabelul nu are un nume de coloană. Deci, introduceți un nume de coloană folosind parametrul de coloană.

Reluați scriptul pentru a afișa numele coloanei.

Adăugarea datelor pe tabelul de date

Dacă doriți să creați cadre de date complexe, puteți utiliza funcții de inteligență temporală .

Acum că ați creat un cadru de date, resalvați scriptul într-o variabilă și denumiți-l date_table . Apoi, apelați acea variabilă la sfârșitul scriptului.

Pentru a adăuga mai multe date la tabel, introduceți date_table[] și plasați datele pe care doriți să le adăugați între paranteze drepte. În acest exemplu, a fost adăugat Anul .

Pentru a obține valoarea Anului, trebuie să determinați tipul de date. Într-o altă celulă, introduceți date_table.info() și apăsați Shift + Enter. Veți vedea apoi informații despre tipul de date care este un tip DateTime. Deoarece este un tip DateTime, puteți utiliza diferite atribute sau metode din cadrul de date.

Apoi, deschideți o nouă celulă și introduceți următoarele.

Funcția dt.year vă oferă acces la diferite funcții și metode din cadrul de date. După rularea scriptului, veți avea un tabel cu valorile Year .

De acolo, copiați sintaxa și plasați-o în celula principală de scripting. Echivalează scriptul cu data_table['Year'] și rulează scriptul. După aceea, veți vedea o coloană An în tabelul de date.

Adăugarea coloanelor pentru lună și oră

Dacă doriți să adăugați luni la tabel, copiați sintaxa și lipiți-o pe linia următoare. Apoi, schimbați numele coloanei în Month și dt.year în dt.month . Veți vedea apoi o coloană Lună în tabel. Puteți continua să adăugați date pentru a crea un tabel foarte profund.

În documentația funcției pd.date_range , există un parametru tz sau fus orar. Deci, pentru a adăuga un fus orar, introduceți tz='EST' în funcție. În acest exemplu, fusul orar utilizat este Ora standard de Est (EST) .

Apoi, copiați sintaxa coloanei de date Lună și lipiți-o în rândul următor. Schimbați numele în Ora și dy.month în dt.time . Apoi, rulați scriptul.

Veți vedea apoi o coloană Ora cu valorile 00:00:00 în tabelul dvs. de date.

Dacă adăugați și setați frecvența la H , valorile din coloana Timp vor avea un interval de 1 oră.

Adăugarea coloanelor Trimestru și Ziua săptămânii

După ce adăugați Time, adăugați coloana Sfert . Copiați coloana Date Time și inserați-o în rândul următor. Schimbați numele în Quarter și dt.time în dt.quarter . Apoi, rulați scriptul. Veți vedea apoi o coloană Trimestru în tabelul de date.

În cele din urmă, adăugați coloana Ziua săptămânii . Copiați aceeași sintaxă și schimbați numele în Ziua săptămânii și dt.quarter în dt.dayofweek . Faceți clic pe Run și veți vedea apoi coloana Ziua săptămânii în tabel.

Adăugarea datelor utilizând STRFTIME()

Metoda dt poate fi folosită pentru a obține personalizări suplimentare în tabelul de date. Există, de asemenea, un alt tip de metodă pe care o puteți folosi și se numește strftime() .

Acesta este un exemplu de cod cu strftime() și un cod de format în paranteze. În acest exemplu, %a este trecut în interiorul funcției. Dacă rulați scriptul, acesta vă va oferi zilele prescurtate ale săptămânii.

Copiați acea sintaxă și inserați-o în celula principală de scripting. Salvați-o ca variabilă și denumiți-o DW Abb . Apoi, rulați scriptul. Veți vedea apoi că datele au fost adăugate la tabelul de date.

Puteți găsi toate codurile de format pe care le puteți utiliza cu strftime() în docs.python.org .

Dacă găsiți un format pe care îl puteți utiliza în tabelul dvs. de date, copiați directiva acestuia și utilizați-l în celulă. Acest exemplu a folosit %p pentru a adăuga AM sau PM în tabelul de date.

Copiați codul anterior cu strftime() și schimbați numele în AM_PM și codul de format în %p . După ce rulați sintaxa, veți vedea coloana AM_PM adăugată în tabel.

Setarea indexului pentru tabelul de date

După ce ați completat tabelul de date, puteți copia și lipi codul în LuckyTemplates. De asemenea, puteți crea o foaie Excel sau un fișier CSV folosind funcția cadru de date to.csv() . În paranteze, scrieți numele fișierului din tabelul Date. În această sintaxă, este folosit Date_Table.csv .

Fișierul tabelului de date se află în directorul dvs. de lucru. Pentru a accesa acel fișier, introduceți pwd într-o celulă nouă și faceți clic pe Run. Apoi vă va afișa adresa fișierului.

Găsiți fișierul și deschideți-l. Veți vedea apoi tabelul de date .

În coloana A, veți vedea indexul. Trebuie să setați o coloană ca index pentru a evita problemele odată ce intră în LuckyTemplates. Reveniți la Jupyter și introduceți date_table.set_index () în celula principală de scripting. În paranteze, introduceți o coloană care va fi setată la index. În acest exemplu, este folosită coloana Data.

Acum, puteți salva variabila sau utilizați un alt parametru numit inplace . În acest caz, se folosește inplace . Dacă parametrul este setat la True , fișierul va fi salvat.

După rularea scriptului, puteți vedea că coloana Data este noul index.

Aducerea tabelului la LuckyTemplates cu Python

Puteți aduce tabelul în deschizând fișierul CSV în opțiunea Obține date. Faceți clic pe Obține date și selectați Text/CSV . De acolo, localizați fișierul în directorul de lucru și deschideți-l.

O altă modalitate este să utilizați opțiunea Introducere date .

Apoi, introduceți Data Table în numele tabelului și apăsați Load.

Apoi, faceți clic pe Transformare date în fila Acasă.

Apoi, accesați fila Transformare și faceți clic pe Run Python Script .

Reveniți la Jupyter Notebook și copiați sintaxa din celulă. Apoi, lipiți-l în editorul de scripturi.

Dacă apăsați OK, veți primi o eroare care spune că „ pd” nu este definit .

Importul Pandas la LuckyTemplates cu scripturi Python

Motivul erorii este că panda nu a fost introdus în editorul de scripturi. Deci, introduceți import panda ca pd la începutul sintaxei scriptului și apăsați OK.

Veți avea setul de date și Data_Table în prima coloană.

Dacă faceți clic pe valoarea Tabel de lângă set de date, acesta vă va afișa un tabel gol.

Pentru a remedia acest lucru, faceți clic pe pictograma roată de lângă pasul Run Python Script din panoul Applied Steps.

Apoi, în partea de jos a codului, echivalează setul de date cu data_table și apăsați OK.

Veți vedea apoi tabelul în setul de date.

Resetarea indexului pentru tabelul de date din LuckyTemplates cu Python

Următorul lucru de făcut este să resetați indexul. Faceți clic din nou pe pictograma roată de lângă pasul Run Python Script și introduceți date_table.reset_index(inplace=True) . Această funcție va scoate Data care a fost setată la index.

Utilizarea din nou a parametrului inplace va rula și va seta noul index. Dacă reveniți la tabel, veți vedea apoi coloana Data.

Introduceți date în LuckyTemplates: Cum să le utilizați pentru introducerea datelor
Încărcarea și transformarea datelor Cele mai bune practici
Python I pentru utilizatorii LuckyTemplates – Curs nou în platforma de educație LuckyTemplates

Concluzie

Tabelele de date și rapoartele pot fi realizate în afara LuckyTemplates Desktop . Le puteți crea și importa folosind Python Script Loader și Jupyter Notebook. Sunt o modalitate alternativă de a încărca date și de a învăța un nou limbaj de programare pentru a vă îmbunătăți abilitățile de dezvoltare a datelor.

Gaelim