LuckyTemplates со сценариями Python для создания таблиц дат

Оглавление

• Python и LuckyTemplates
• Как использовать скрипт Python в LuckyTemplates
  • Импорт пакетов в LuckyTemplates с помощью скриптов Python
  • Написание скриптов в Jupyter
    • Установка параметров
  • Добавление данных в таблицу дат
    • Добавление столбцов месяца и времени
    • Добавление столбцов кварталов и дней недели
  • Добавление данных с помощью STRFTIME()
  • Настройка индекса для таблицы дат
  • Перенос таблицы в LuckyTemplates с помощью Python
    • Импорт Pandas в LuckyTemplates с помощью скриптов Python
  • Сброс индекса таблицы дат в LuckyTemplates с помощью Python
  • Заключение

Python и LuckyTemplates

В этом руководстве мы обсудим создание и запуск таблиц дат в LuckyTemplates с помощью скриптов Python . Вы узнаете, как создавать фреймы данных и импортировать их в LuckyTemplates с помощью загрузчика сценариев Python и блокнота Jupyter. Вы также узнаете, как экспортировать их в формат CSV или Excel.

Как использовать скрипт Python в LuckyTemplates

Импорт пакетов в LuckyTemplates с помощью скриптов Python

В этом уроке вы создадите таблицу дат , используя Pandas и Jupyter Notebook. Первое, что вам нужно сделать, это импортировать пакеты. Внутри ячейки сценария в Jupyter введите import pandas как pd .

Чтобы открыть новую ячейку сценария, нажмите Shift + Enter. Создайте диапазон дат с помощью функции date.range() . Если вы нажмете Shift + Tab, вы увидите, что нужно функции.

Трехкратное нажатие Shift + Tab покажет вам документацию функции, которая включает необходимые параметры.

Написание скриптов в Jupyter

Для этой демонстрации введите следующий сценарий.

После запуска скрипта вы увидите список дат.

Установка параметров

Если вы измените дату окончания на 02.01.2021 и частоту по умолчанию с D (ежедневно) на H (ежечасно), в списке дат будет отображаться почасовой диапазон.

Еще одна вещь, которую вы можете сделать, это поставить периоды. Удалите параметры end и freq и input period = 3 . После этого запустите скрипт. Затем вы увидите 3 дня и дневную частоту.

Вы также можете использовать переменные start и end в функции. Если вы запустите скрипт, также будет создан список дат.

Однако формат списка дат неверен. Вам нужно преобразовать его в формат таблицы для LuckyTemplates. Фрейм данных — это эквивалентная структура, которую вы можете использовать. Оберните функцию date.range() функцией DataFrame .

После этого у вас будет таблица дат в правильной структуре.

Вы заметите, что в таблице нет имени столбца. Итак, введите имя столбца, используя параметр столбца.

Повторно запустите сценарий, чтобы отобразить имя столбца.

Добавление данных в таблицу дат

Если вы хотите создавать сложные фреймы данных, вы можете использовать функции анализа времени .

Теперь, когда вы создали фрейм данных, пересохраните скрипт в переменной и назовите его date_table . Затем вызовите эту переменную в конце скрипта.

Чтобы добавить больше данных в таблицу, введите date_table[] и поместите данные, которые вы хотите добавить, в квадратные скобки. В этом примере был добавлен год .

Чтобы получить значение года, необходимо определить тип данных. В другой ячейке введите date_table.info() и нажмите Shift + Enter. Затем вы увидите информацию о типе данных, который является типом DateTime. Поскольку это тип DateTime, вы можете использовать различные атрибуты или методы из фрейма данных.

Затем откройте новую ячейку и введите следующее.

Функция dt.year дает вам доступ к различным функциям и методам во фрейме данных. После запуска скрипта у вас будет таблица со значениями Year .

Оттуда скопируйте синтаксис и поместите его в основную ячейку сценария. Приравняйте скрипт к date_table['Year'] и запустите скрипт. После этого вы увидите столбец «Год» в таблице дат.

Добавление столбцов месяца и времени

Если вы хотите добавить в таблицу месяцы, скопируйте синтаксис и вставьте его в следующую строку. Затем измените имя столбца на Month и dt.year на dt.month . Затем вы увидите столбец «Месяц» в таблице. Вы можете продолжить добавлять данные, чтобы сделать очень глубокую таблицу.

В документации по функции pd.date_range есть параметр tz или часовой пояс. Итак, чтобы добавить часовой пояс, введите tz='EST' в функцию. В этом примере используется часовой пояс по восточному поясному времени (EST) .

Затем скопируйте синтаксис столбца данных месяца и вставьте его в следующую строку. Измените имя на Time и dy.month на dt.time . Затем запустите скрипт.

Затем вы увидите столбец Time со значениями 00:00:00 в вашей таблице дат.

Если вы добавите и установите для частоты значение H , значения в столбце Time будут иметь интервал в 1 час.

Добавление столбцов кварталов и дней недели

После добавления времени добавьте столбец «Квартал» . Скопируйте столбец данных времени и вставьте его в следующую строку. Измените имя на Quarter и dt.time на dt.quarter . Затем запустите скрипт. Затем вы увидите столбец «Квартал» в таблице дат.

Наконец, добавьте столбец «День недели» . Скопируйте тот же синтаксис и измените имя на Day Of Week , а dt.quarter на dt.dayofweek . Нажмите «Выполнить», и вы увидите столбец «День недели» в таблице.

Добавление данных с помощью STRFTIME()

Метод dt можно использовать для получения дополнительных настроек в вашей таблице дат. Есть также другой тип метода, который вы можете использовать, и он называется strftime() .

Это пример кода с функцией strftime() и кодом формата в скобках. В этом примере %a передается внутри функции. Если вы запустите скрипт, он выдаст вам сокращенные дни недели.

Скопируйте этот синтаксис и вставьте его в основную ячейку сценария. Сохраните его как переменную и назовите DW Abb . Затем запустите скрипт. Затем вы увидите, что данные были добавлены в таблицу дат.

Все коды форматов, которые можно использовать с функцией strftime(), можно найти на docs.python.org .

Если вы найдете формат, который можно использовать в своей таблице дат, скопируйте его директиву и используйте в своей ячейке. В этом примере используется %p для добавления AM или PM в таблицу дат.

Скопируйте предыдущий код с помощью функции strftime() и измените имя на AM_PM , а код формата на %p . После запуска синтаксиса вы увидите столбец AM_PM , добавленный в таблицу.

Настройка индекса для таблицы дат

После заполнения таблицы данных вы можете скопировать и вставить код в LuckyTemplates. Вы также можете создать лист Excel или файл CSV, используя функцию фрейма данных to.csv() . Внутри скобок напишите имя файла таблицы Date. В этом синтаксисе используется Date_Table.csv .

Файл таблицы дат находится в вашем рабочем каталоге. Чтобы получить доступ к этому файлу, введите pwd в новую ячейку и нажмите «Выполнить». Затем он покажет вам адрес файла.

Найдите файл и откройте его. Затем вы увидите свою таблицу Date .

В столбце A вы увидите индекс. Вам нужно установить столбец в качестве индекса, чтобы избежать проблем, когда он попадет в LuckyTemplates. Вернитесь в Jupyter и введите date_table.set_index() в основную ячейку сценария. Внутри круглых скобок введите столбец, для которого будет установлен индекс. В этом примере используется столбец Дата.

Теперь вы можете повторно сохранить переменную или использовать другой параметр с именем inplace . В этом случае используется inplace . Если для параметра установлено значение True , файл будет сохранен.

После запуска скрипта вы увидите, что столбец Date является новым индексом.

Перенос таблицы в LuckyTemplates с помощью Python

Вы можете перенести таблицу в , открыв файл CSV в параметре «Получить данные». Нажмите «Получить данные» и выберите «Текст/CSV» . Оттуда найдите файл в рабочем каталоге и откройте его.

Другой способ — использовать опцию «Ввести данные» .

Затем введите «Таблица дат» в имя таблицы и нажмите «Загрузить».

Затем нажмите «Преобразовать данные» на вкладке «Главная».

Затем перейдите на вкладку Transform и нажмите Run Python Script .

Вернитесь в свой блокнот Jupyter и скопируйте синтаксис из ячейки. Затем вставьте его в редактор скриптов.

Если вы нажмете OK, вы получите сообщение об ошибке, говорящее, что ' pd' не определен .

Импорт Pandas в LuckyTemplates с помощью скриптов Python

Причина ошибки в том, что панды не были внесены в редактор скриптов. Итак, введите import pandas как pd в начале синтаксиса скрипта и нажмите OK.

У вас будет набор данных и Date_Table в первом столбце.

Если вы щелкнете значение таблицы рядом с набором данных, оно покажет вам пустую таблицу.

Чтобы исправить это, щелкните значок шестеренки рядом с шагом «Выполнить скрипт Python» на панели «Примененные шаги».

Далее внизу кода приравняйте набор данных к date_table и нажмите ОК.

Затем вы увидите таблицу в наборе данных.

Сброс индекса таблицы дат в LuckyTemplates с помощью Python

Следующее, что нужно сделать, это сбросить индекс. Еще раз щелкните значок шестеренки рядом с шагом «Выполнить скрипт Python» и введите date_table.reset_index(inplace=True) . Эта функция вытащит дату, для которой было установлено значение index.

Повторное использование параметра inplace запустит и установит новый индекс. Если вы вернетесь к таблице, вы увидите столбец Дата.

Ввод данных в LuckyTemplates: как использовать его для ввода данных
Передовые методы загрузки и преобразования данных
Python I для пользователей LuckyTemplates — новый курс на образовательной платформе LuckyTemplates

Заключение

Таблицы данных и отчеты можно создавать вне LuckyTemplates Desktop . Вы можете создавать и импортировать их с помощью Python Script Loader и Jupyter Notebook. Это альтернативный способ загрузки данных и изучения нового языка программирования для улучшения ваших навыков разработки данных.

Гаэлим