Sdílet prostřednictvím

Začínáme: Vylepšení a vyčištění dat

  • Článek

Tento úvodní článek vás provede použitím poznámkového bloku Azure Databricks k vyčištění a vylepšení dat názvu dítěte v New Yorku, která byla dříve načtena do tabulky v katalogu Unity pomocí Pythonu, Scaly a R. V tomto článku změníte názvy sloupců, změníte velká písmena a vypište pohlaví každého jména dítěte z nezpracované tabulky dat a pak datový rámec uložíte do stříbrné tabulky. Potom vyfiltrujete data tak, aby zahrnovala pouze data pro 2021, seskupte data na úrovni stavu a pak data seřadíte podle počtu. Nakonec tento datový rámec uložíte do zlaté tabulky a vizualizujete data v pruhovém grafu. Další informace o stříbrných a zlatých tabulkách najdete v architektuře medailonu.

Důležité

Tento článek začínáme vychází z článku Začínáme: Ingestování a vkládání dalších dat. Abyste mohli tento článek dokončit, musíte dokončit kroky v tomto článku. Úplný poznámkový blok pro tento úvodní článek najdete v tématu Ingestování dalších datových poznámkových bloků.

Požadavky

K dokončení úkolů v tomto článku musíte splňovat následující požadavky:

  • Váš pracovní prostor musí mít povolený katalog Unity. Informace o tom, jak začít s katalogem Unity, najdete v tématu Nastavení a správa katalogu Unity.
  • Musíte mít oprávnění k používání existujícího výpočetního prostředku nebo k vytvoření nového výpočetního prostředku. Viz Začínáme: Nastavení účtu a pracovního prostoru nebo se obraťte na správce Databricks.

Tip

Dokončený poznámkový blok pro tento článek najdete v tématu Vyčištění a vylepšení datových poznámkových bloků.

Krok 1: Vytvoření nového poznámkového bloku

Vytvoření poznámkového bloku v pracovním prostoru:

  1. Na bočním panelu klikněte na Nová ikona Nový a potom klikněte na Poznámkový blok.
  2. Na stránce Vytvořit poznámkový blok:
    • Zadejte jedinečný název poznámkového bloku.
    • Nastavte výchozí jazyk poznámkového bloku a po zobrazení výzvy klikněte na Potvrdit .
    • Klikněte na Připojit a vyberte výpočetní prostředek. Pokud chcete vytvořit nový výpočetní prostředek, přečtěte si téma Použití výpočetních prostředků.

Další informace o vytváření a správě poznámkových bloků najdete v tématu Správa poznámkových bloků.

Krok 2: Definování proměnných

V tomto kroku definujete proměnné pro použití v ukázkovém poznámkovém bloku, který vytvoříte v tomto článku.

  1. Zkopírujte a vložte následující kód do nové prázdné buňky poznámkového bloku. Nahraďte <catalog-name>katalog, <volume-name> <schema-name>schéma a názvy svazků pro svazek katalogu Unity. Nahraďte <table_name> zvoleným názvem tabulky. Data jména dítěte uložíte do této tabulky dále v tomto článku.

  2. Stisknutím spustíte Shift+Enter buňku a vytvoříte novou prázdnou buňku.

    Python

    catalog = "<catalog_name>"
schema = "<schema_name>"
table_name = "baby_names"
silver_table_name = "baby_names_prepared"
gold_table_name = "top_baby_names_2021"
path_table = catalog + "." + schema
print(path_table) # Show the complete path

    Scala

    val catalog = "<catalog_name>"
val schema = "<schema_name>"
val tableName = "baby_names"
val silverTableName = "baby_names_prepared"
val goldTableName = "top_baby_names_2021"
val pathTable = s"${catalog}.${schema}"
print(pathTable) // Show the complete path

    R

    catalog <- "<catalog_name>"
schema <- "<schema_name>"
volume <- "<volume_name>"
table_name <- "baby_names"
silver_table_name <- "baby_names_prepared"
gold_table_name <- "top_baby_names_2021"
path_table <- paste(catalog, ".", schema, sep = "")
print(path_table) # Show the complete path

Krok 3: Načtení nezpracovaných dat do nového datového rámce

Tento krok načte nezpracovaná data dříve uložená do tabulky Delta do nového datového rámce při přípravě na čištění a vylepšení těchto dat pro další analýzu.

  1. Zkopírujte a vložte následující kód do nové prázdné buňky poznámkového bloku.

    Python

    df_raw = spark.read.table(f"{path_table}.{table_name}")
display(df_raw)

    Scala

    val dfRaw = spark.read.table(s"${pathTable}.${tableName}")
display(dfRaw)

    R

    # Load the SparkR package that is already preinstalled on the cluster.
library(SparkR)
df_raw = sql(paste0("SELECT * FROM ", path_table, ".", table_name))
display(df_raw)

  2. Stisknutím klávesy Shift+Enter spusťte buňku a přejděte na další buňku.

Krok 4: Vyčištění a vylepšení nezpracovaných dat a uložení

V tomto kroku změníte název Year sloupce, změníte data ve First_Name sloupci na počáteční velká písmena a aktualizujete hodnoty pro sex na kouzlo pohlaví a potom datový rámec uložíte do nové tabulky.

  1. Zkopírujte a vložte následující kód do prázdné buňky poznámkového bloku.

    Python

    from pyspark.sql.functions import col, initcap, when

# Rename "Year" column to "Year_Of_Birth"
df_rename_year = df_raw.withColumnRenamed("Year", "Year_Of_Birth")

# Change the case of "First_Name" column to initcap
df_init_caps = df_rename_year.withColumn("First_Name", initcap(col("First_Name").cast("string")))

# Update column values from "M" to "male" and "F" to "female"
df_baby_names_sex = df_init_caps.withColumn(
"Sex",
    when(col("Sex") == "M", "Male")
    .when(col("Sex") == "F", "Female")
)

# display
display(df_baby_names_sex)

# Save DataFrame to table
df_baby_names_sex.write.mode("overwrite").saveAsTable(f"{path_table}.{silver_table_name}")

    Scala

    import org.apache.spark.sql.functions.{col, initcap, when}

// Rename "Year" column to "Year_Of_Birth"
val dfRenameYear = dfRaw.withColumnRenamed("Year", "Year_Of_Birth")

// Change the case of "First_Name" data to initial caps
val dfNameInitCaps = dfRenameYear.withColumn("First_Name", initcap(col("First_Name").cast("string")))

// Update column values from "M" to "Male" and "F" to "Female"
val dfBabyNamesSex = dfNameInitCaps.withColumn("Sex",
    when(col("Sex") equalTo "M", "Male")
    .when(col("Sex") equalTo "F", "Female"))

// Display the data
display(dfBabyNamesSex)

// Save DataFrame to a table
dfBabyNamesSex.write.mode("overwrite").saveAsTable(s"${pathTable}.${silverTableName}")

    R

    # Rename "Year" column to "Year_Of_Birth"
df_rename_year <- withColumnRenamed(df_raw, "Year", "Year_Of_Birth")

# Change the case of "First_Name" data to initial caps
df_init_caps <- withColumn(df_rename_year, "First_Name", initcap(df_rename_year$First_Name))

# Update column values from "M" to "Male" and "F" to "Female"
df_baby_names_sex <- withColumn(df_init_caps, "Sex",
                                ifelse(df_init_caps$Sex == "M", "Male",
                                      ifelse(df_init_caps$Sex == "F", "Female", df_init_caps$Sex)))
# Display the data
display(df_baby_names_sex)

# Save DataFrame to a table
saveAsTable(df_baby_names_sex, paste(path_table, ".", silver_table_name), mode = "overwrite")

  2. Stisknutím klávesy Shift+Enter spusťte buňku a přejděte na další buňku.

Krok 5: Seskupení a vizualizace dat

V tomto kroku vyfiltrujete data jenom na rok 2021, seskupíte data podle pohlaví a jména, agregujete podle počtu a pořadí podle počtu. Datový rámec pak uložíte do tabulky a pak vizualizujete data v pruhovém grafu.

  1. Zkopírujte a vložte následující kód do prázdné buňky poznámkového bloku.

    Python

    from pyspark.sql.functions import expr, sum, desc
from pyspark.sql import Window

# Count of names for entire state of New York by sex
df_baby_names_2021_grouped=(df_baby_names_sex
.filter(expr("Year_Of_Birth == 2021"))
.groupBy("Sex", "First_Name")
.agg(sum("Count").alias("Total_Count"))
.sort(desc("Total_Count")))

# Display data
display(df_baby_names_2021_grouped)

# Save DataFrame to a table
df_baby_names_2021_grouped.write.mode("overwrite").saveAsTable(f"{path_table}.{gold_table_name}")

    Scala

    import org.apache.spark.sql.functions.{expr, sum, desc}
import org.apache.spark.sql.expressions.Window

// Count of male and female names for entire state of New York by sex
val dfBabyNames2021Grouped = dfBabyNamesSex
  .filter(expr("Year_Of_Birth == 2021"))
  .groupBy("Sex", "First_Name")
  .agg(sum("Count").alias("Total_Count"))
  .sort(desc("Total_Count"))

// Display data
display(dfBabyNames2021Grouped)

// Save DataFrame to a table
dfBabyNames2021Grouped.write.mode("overwrite").saveAsTable(s"${pathTable}.${goldTableName}")

    R

    # Filter to only 2021 data
df_baby_names_2021 <- filter(df_baby_names_sex, df_baby_names_sex$Year_Of_Birth == 2021)

# Count of names for entire state of New York by sex
df_baby_names_grouped <- agg(
  groupBy(df_baby_names_2021, df_baby_names_2021$Sex, df_baby_names_2021$First_Name),
  Total_Count = sum(df_baby_names_2021$Count)
)
# Display data
display(arrange(select(df_baby_names_grouped, df_baby_names_grouped$Sex, df_baby_names_grouped$First_Name, df_baby_names_grouped$Total_Count), desc(df_baby_names_grouped$Total_Count)))

# Save DataFrame to a table
saveAsTable(df_baby_names_2021_grouped, paste(path_table, ".", gold_table_name), mode = "overwrite")

  2. Stisknutím Ctrl+Enter spustíte buňku.

    1. Vedle karty Tabulka klikněte a + potom klikněte na Vizualizace.

  4. V editoru vizualizací klikněte na Typ vizualizace a ověřte, že je vybraný pruh .

  5. Ve sloupci X vyberteFirst_Name.

  6. Klikněte na Přidat sloupec pod sloupci Y a pak vyberte Total_Count.

  7. Ve skupině podle vyberte Sex.

    zlatý stůl

  8. Klikněte na Uložit.

Čištění a vylepšení datových poznámkových bloků

K provedení kroků v tomto článku použijte jeden z následujících poznámkových bloků.

Python

Vyčištění a vylepšení dat pomocí Pythonu

Získat poznámkový blok

Scala

Čištění a vylepšení dat pomocí scaly

Získat poznámkový blok

R

Vyčištění a vylepšení dat pomocí jazyka R

Získat poznámkový blok

Další materiály