LuckyTemplatesda Python Kullanımı | Veri Kümesi ve Dize İşlevi

Bu öğreticide, LuckyTemplates'da Python'u kullanarak Veri Kümesi ve Dize İşlevini nasıl oluşturabileceğinizi ve hazırlayabileceğinizi tartışacağız . İşlemi yürütmek için kullanacağım örnek GitHub'da mevcuttur.

LuckyTemplates , Python işlevselliğini etkinleştirerek kullanıcıların Python betiklerini doğrudan LuckyTemplates'da çalıştırmasını kolaylaştırdı.

İçindekiler

• Python Kullanarak Bir Veri Kaynağına Bağlanma
• LuckyTemplates Kullanarak Veri Temizleme veya Veri Düzenleme
• LuckyTemplates'da Python Kullanarak Veri Temizleme veya Veri Düzenleme
• Python Kullanarak LuckyTemplates'da Veri Kümesini Keşfetme
• Python Kullanarak Verileri Temizlemenin İki Yolu
• Çözüm

Python Kullanarak Bir Veri Kaynağına Bağlanma

Başlamadan önce, LuckyTemplates not defterinizi açtığınızdan emin olun. Öncelikle bir veri kaynağına bağlanmamız gerekiyor. Bu, LuckyTemplates not defterimize aktarabileceğimiz bir CSV dosyasına erişmemizi sağlayacaktır. Üzerinde çalışacağım örnek veri kümesi, Klinik Analiz Veri Kümesidir. 

Klasörünüze gitmek için GitHub'a gidebilir ve CSV dosyanıza tıklayabilirsiniz. Eğer yoksa, erişebileceğiniz, yüklenmiş CSV dosyaları içeren tonlarca halka açık depo vardır. Veri kümenizi aldıktan sonra, ana klasöre tıklayın ve iki dosya göreceksiniz. CSV dosyasına tıklayın.

Ardından Raw Görüntüle'ye tıklayın. 

Bundan sonra, adres çubuğuna gidin ve CSV adresini kopyalayın. Ardından LuckyTemplates not defterinize geri dönün. 

Ana Sayfa sekmesinin altında , Web seçeneğini görmek için Veri Al'a ve ardından Daha Fazla'ya tıklayın ve üzerine tıklayın.

 Ardından, CSV adresini URL alanına yapıştırın ve Tamam'ı tıklayın.

Ardından, Verileri Dönüştür düğmesini tıklayın.

LuckyTemplates'ımızdaki veri kaynağımızı başarıyla bağladık.

LuckyTemplates Kullanarak Veri Temizleme veya Veri Düzenleme

Artık veri setinde özgürce gezinebiliriz. Bu, daha iyi analiz için verilerimizi uygun formatta almak için gerekli temizleme prosedürlerini gerçekleştirmemizi sağlar.

Laboratuvar Maliyeti sütununun altında , dönüştürmeye konu olan bir çizgi işareti olan çeşitli dolar sembolleri olduğunu göreceğiz.

 Bu sembolleri doğrudan dönüştüremiyoruz.

Çünkü kaçınmaya çalıştığımız bir hataya neden olacaktır. 

Bunları değiştirmek için Değerleri Değiştir'e tıklayın , ardından Bulunacak Değer alanına dolar sembolünü girin . Şununla Değiştir alanına 0 veya istediğiniz değeri girin . 

Artık bu sembolleri istediğimiz değere çevirebiliriz. Uygulanan Adımlar bölümünde belgelenen faaliyetlerimizi görebileceğimizi unutmayın .

LuckyTemplates'da Python Kullanarak Veri Temizleme veya Veri Düzenleme

Bu temizleme işlemini veya veri düzenleme görevini tüm sütunlara uygulanabilir hale getirmek için Jupyter Notebook kullanarak Python işlevini kullanacağız.

Öncelikle Jupyter Notebook'unuzu açın ve ana sayfanızı yükleyin. 

Dosyalar sekmesinin altında , sağ köşeye gidin ve 'Python 3' seçeneğini görmek için ' Yeni'ye tıklayın . Ardından, yeni bir Python Not Defteri oluşturmak için üzerine tıklayın.

Yapmamız gereken ilk şey bir dosya adı sağlamak. Adını ne istersen koyabilirsin. Bu durumda, dosyanın başlığını ' Klinik Analiz ' olarak ayarlayacağım .

Artık Python defterimiz açık olduğuna göre, kodu hazırlamamızı veya yürütmemizi sağlayacak bir hücre görebiliriz. LuckyTemplates'da yaptığımız web kaynağını dahil etmemiz gerekiyor.

Bunu, ortamımızdaki en önemli kitaplıklardan biri olan Pandas'ı içe aktararak ve çalıştırarak yapabiliriz .

Web kaynağımıza bağlandıktan ve Panda'nın kitaplığına özgü bir işlev oluşturduktan sonra, ne yapmak üzere olduğumuzu gösterebilecek bir şey oluşturmak istiyoruz.

Verilerimizi keşfedeceğiz ve bu aktivite için bir gösterge olarak bir başlık oluşturacağız. Bunu yapmak için, bunu bir koddan bir işaretlemeye dönüştürmemiz gerekiyor. 

Pound işareti ile yazı tipi boyutumuzu kontrol edebiliriz. Fontumuzun küçük boyutta olmasını istiyorsak çeşitli pound işaretleri yazmamız gerekiyor.

Öte yandan, daha büyük bir yazı tipi boyutu istiyorsak, daha az pound işareti kullanmamız gerekir.

Ek olarak, etkinliğimizin kısa bir açıklamasını başlığımızın altına eklemek isteyebiliriz. Diyelim ki yerel işlevleri ve veri kümelerini keşfedeceğiz. 

Çalıştırırsak, otomatik olarak başlığımızın altında görünecektir.

Python Kullanarak LuckyTemplates'da Veri Kümesini Keşfetme

Yeni bir hücrede veri setini keşfedebiliriz. Diyelim ki aslında varsayılan argüman olan ilk beş veri satırını keşfetmek istiyoruz ve yeni bir data değişkeni oluşturmamız gerekiyor.

Bu, ilk beş satıra erişmenizi sağlayacaktır. Ancak unutmayın, kaç veri satırına erişmek istediğinizi gösteren parantez içine herhangi bir argüman koyabilirsiniz. Bu örnekte, on satıra erişmek istiyorum.

Ancak, LuckyTemplates not defterimizde tire işaretli dolar sembolleriyle ilgili yaşadığımız sorunun aynısını şimdi yaşıyoruz.

Bunu düzeltmek için, verilerimizin formatını temizlemek için uygulayabileceğimiz kendi kullanıcı tanımlı fonksiyonumuzu oluşturmamız gerekiyor. 

Verilerimiz hakkında daha fazla bilgi edinerek temizleme işlemine başlayabiliriz. Bu, veri kümemizdeki sorunları tanımlamamızı kolaylaştıracaktır. 

İşlevi çalıştırdıktan sonra artık veri kümesiyle ilgili ayrıntılı bilgileri (giriş sayısı, sütunlar ve veri türü) görebiliriz. Python ortamımızda metinleri temsil eden dizelerimiz olduğunu da görebiliriz. 

Sütuna yakından bakarsak, düzeltmemiz gereken birkaç girinti var. Bunu temizlemenin iki yolunu göstereceğim. 

Python Kullanarak Verileri Temizlemenin İki Yolu

İlki, sorunu manuel olarak düzeltmektir. İlk olarak, veri sütunlarınızla ilgili bilgileri toplayın. Bunu yapmak için yeni bir kod hücresine data.columns yazın.

Yeni bir hücrede, sütun başlıklarındaki boşlukları temizleme etkinliğini belgelemek istiyorsunuz. Bu nedenle, hücredeki bilgileri kopyalayıp yapıştırın ve doğrudan beyaz boşlukları silin. Başka bir yol da beyaz boşlukları kaldıran bir dize işlevi kullanmaktır.

Bunu çalıştırdıktan sonra, dizilerimizdeki gereksiz beyaz boşlukları hemen ortadan kaldıracaktır. Bu yöntemi yapmak, özellikle düzeltmemiz veya temizlememiz gereken çok fazla veri veya dizimiz olduğunda kullanıcılara kolaylık sağlar. 

Ardından, önceki kodumuzu çalıştırmadan önce bu hücreye kaydetmeli ve dahil etmeliyiz.

Sonuç olarak, sorunu düzelttik ve veri kümemizdeki sütunlar uygun biçimde. Daha önce beyaz boşluklara sahip olmanın aksine, her şey artık düzgün bir şekilde hizalanmıştır. 

LuckyTemplates'da Python Komut Dosyası Nasıl Kullanılır
LuckyTemplates Kullanıcıları İçin Python II – İsteğe Bağlı Platformda Yeni Kurs
Tarih Tabloları Oluşturmak İçin Python Komut Dosyası İçeren LuckyTemplates

Çözüm

Özetlemek gerekirse, veri kümesi ve dize işlevini kullanmak , LuckyTemplates'ın çalışma biçimini iyileştirebilir ve aracın normal yeteneklerini genişletebilir.

Python, popüler bir üst düzey programlama dilidir ve yalnızca birkaç satır kod kullanarak veri elde etme konusunda çok büyük bir potansiyele sahiptir. Umarız bu eğitim size LuckyTemplates'da Python hakkında bilgi vermiştir.

Herşey gönlünce olsun,

Gaellim