Tutorial: Erstellen eines Jupyter Notebooks zum Analysieren von Daten in Ihrem Azure Cosmos DB for NoSQL-Konto mithilfe von Visual Studio Code Jupyter-Notebooks

GILT FÜR: NoSQL

In diesem Tutorial wird die Verwendung der Visual Studio Code Jupyter-Notebooks für die Interaktion mit Ihrem Azure Cosmos DB for NoSQL-Konto erläutert. Sie erfahren, wie Sie eine Verbindung mit Ihrem Konto herstellen, Daten importieren und Abfragen ausführen.

Voraussetzungen

Python

• Ein vorhandenes Azure Cosmos DB for NoSQL-Konto
  • Falls Sie bereits über ein vorhandenes Azure-Abonnement verfügen, erstellen Sie ein neues Konto.
  • Kein Azure-Abonnement? Sie können Azure Cosmos DB kostenlos testen, ohne dass eine Kreditkarte erforderlich ist.
• Installieren Sie Visual Studio Code und richten Sie Ihre Umgebung so ein, dass Notebooks verwendet werden.

C#

• Ein vorhandenes Azure Cosmos DB for NoSQL-Konto
  • Falls Sie bereits über ein vorhandenes Azure-Abonnement verfügen, erstellen Sie ein neues Konto.
  • Kein Azure-Abonnement? Sie können Azure Cosmos DB kostenlos testen, ohne dass eine Kreditkarte erforderlich ist.
• Installieren Sie Visual Studio Code und richten Sie Ihre Umgebung so ein, dass Notebooks verwendet werden.
• Installieren Sie die Polyglot-Notebooks-Erweiterung für Visual Studio Code.

Erstellen eines neuen Notebooks

In diesem Abschnitt erstellen Sie die Azure Cosmos-Datenbank sowie den Container und importieren die Einzelhandelsdaten in den Container.

Python

1. Öffnen Sie Visual Studio Code.
2. Führen Sie den Befehl Erstellen: Neues Jupyter Notebook aus der Befehlspalette (Strg+Umschalt+P) aus, oder erstellen Sie eine neue IPYNB-Datei in Ihrem Arbeitsbereich.

C#

1. Öffnen Sie Visual Studio Code.

2. Führen Sie den Befehl Polyglot-Notebook: Erstellen eines neuen leeren Notebooks über die Befehlspalette (Strg+Umschalt+P) aus.

   

3. Wählen Sie die IPYNB-Dateierweiterung aus.

4. Wählen Sie C# als Standardsprache aus.

Tipp

Nachdem das neue Notebook erstellt wurde, können Sie es speichern und ihm einen Namen wie z. B. AnalyzeRetailData.ipynb geben.

Erstellen einer Datenbank und eines Containers mit dem SDK

Python

1. Beginnen Sie in der Standardcodezelle.

2. Installieren Sie das Azure.cosmos-Paket. Führen Sie diese Zelle aus, bevor Sie fortfahren.

   %pip install azure.cosmos
   

3. Importieren Sie alle Pakete, die Sie für dieses Tutorial benötigen.

   import azure.cosmos
   from azure.cosmos.partition_key import PartitionKey
   from azure.cosmos import CosmosClient
   

4. Erstellen Sie eine neue Instanz von CosmosClient.

   endpoint = "<FILL ME>"
   key = "<FILL ME>"
   cosmos_client = CosmosClient(url=endpoint, credential=key)
   

5. Erstellen Sie mit dem integrierten SDK eine Datenbank namens RetailIngest.

   database = cosmos_client.create_database_if_not_exists('RetailIngest')
   

6. Erstellen Sie einen Container namens WebsiteMetrics mit einem Partitionsschlüssel von /CartID.

   container = database.create_container_if_not_exists(id='WebsiteMetrics', partition_key=PartitionKey(path='/CartID'))
   

7. Wählen Sie Ausführen aus, um die Datenbank und die Containerressource zu erstellen.

   

C#

1. Beginnen Sie in der Standardcodezelle.

2. Installieren Sie das NuGet-Paket „Microsoft.Azure.Cosmos“. Führen Sie diese Zelle aus, bevor Sie fortfahren.

   #r "nuget: Microsoft.Azure.Cosmos"
   

3. Erstellen Sie eine neue Codezelle.

4. Importieren Sie alle Pakete, die Sie für dieses Tutorial benötigen.

   using Microsoft.Azure.Cosmos;
   

5. Erstellen Sie mit dem integrierten SDK eine neue Instanz des Clienttyps. Füllen Sie den URI-Endpunkt und den Schlüssel Ihres Azure Cosmos DB-Kontos aus. Diese Werte finden Sie auf der Seite Schlüssel in Ihrem Azure Cosmos DB-Konto.

   var endpoint = "<FILL ME>";
   var key = "<FILL ME>";
   
   var cosmosClient = new CosmosClient(Cosmos.Endpoint, Cosmos.Key);
   

6. Erstellen Sie eine Datenbank namens RetailIngest.

   Database database = await cosmosClient.CreateDatabaseIfNotExistsAsync("RetailIngest");
   

7. Erstellen Sie einen Container namens WebsiteMetrics mit einem Partitionsschlüssel von /CartID.

   Container container = await database.CreateContainerIfNotExistsAsync("WebsiteMetrics", "/CartID");
   

8. Wählen Sie Zelle ausführen aus, um die Datenbank- und Containerressource zu erstellen.

   

Importieren von Daten in einen Container

Python

1. Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu

2. Fügen Sie in der Codezelle den folgenden Code hinzu, um Daten aus dieser URL hochzuladen: <https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json>.

       import urllib.request
       import json
   
       with urllib.request.urlopen("https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json") as url:
           docs = json.loads(url.read().decode())
   
       for doc in docs:
           container.upsert_item(doc)
   

3. Führen Sie die Zelle aus. Dies dauert 45 Sekunden bis 1 Minute.

C#

1. Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu.

2. Erstellen Sie in der Codezelle eine neue C#-Klasse, um ein Element im Container darzustellen. Führen Sie die Zelle aus.

   public class Record
   {
     public string id { get; set; }
     public int CartID { get; set; }
     public string Action { get; set; }
     public decimal Price { get; set; }
     public string Country { get; set; }
     public string Item { get; set; }
   }
   

3. Fügen Sie eine neue Codezelle hinzu.

4. Fügen Sie in der Codezelle den folgenden Code hinzu, um Daten aus dieser URL hochzuladen: <https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json>.

   using System.Net.Http;
   using System.Text.Json;
   using System.IO;
   
   var dataURL = "https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json";
   var jsonData = new HttpClient().GetStringAsync(dataURL).Result;
   
   Record[] result = JsonSerializer.Deserialize<Record[]>(jsonData);
   
   foreach (Record record in result) {
       await container.UpsertItemAsync<Record>(record, new PartitionKey(record.CartID)); //43 seconds
   }
   

5. Führen Sie die Zelle aus. Dies dauert 45 Sekunden bis 1 Minute.

Analysieren der Daten

Python

1. Erstellen Sie eine weitere neue Codezelle.

2. Verwenden Sie in der Codezelle eine SQL-Abfrage, um einen Pandas DataFrame zu erstellen. Führen Sie diese Zelle aus.

   import pandas as pd
   from pandas import DataFrame
   
   QUERY = "SELECT c.Action, c.Price as ItemRevenue, c.Country, c.Item FROM c"
   results = container.query_items(
       query=QUERY, enable_cross_partition_query=True
   )
   
   df_cosmos = pd.DataFrame(results)
   

3. Erstellen Sie eine weitere neue Codezelle.

4. Geben Sie in der Codezelle die oberen 10 Dataframe-Elemente aus. Führen Sie diese Zelle aus.

   df_cosmos.head(10)
   

5. Beobachten Sie die Ausgabe der Befehlsausführung.

   	Aktion	ItemRevenue	Land	Element
   0	Erworben	19.99	Nordmazedonien	Button-Up Shirt
   1	Angezeigt	12.00	Papua-Neuguinea	Necklace
   2	Angezeigt	25.00	Slowakei (Slowakei)	Cardigan Sweater
   3	Erworben	14.00	Senegal	Flip Flop Shoes
   4	Angezeigt	50,00	Panama	Denim Shorts
   5	Angezeigt	14.00	Senegal	Flip Flop Shoes
   6	Hinzugefügt	14.00	Senegal	Flip Flop Shoes
   7	Hinzugefügt	50,00	Panama	Denim Shorts
   8	Erworben	33,00	Palästinensische Gebiete	Red Top
   9	Angezeigt	30,00	Malta	Green Sweater

6. Erstellen Sie eine weitere neue Codezelle.

7. Importieren Sie in der Codezelle das pandas-Paket, um die Dataframe-Ausgabe anzupassen. Führen Sie diese Zelle aus.

   import pandas as pd    
   df_cosmos.groupby("Item").size().reset_index()
   

8. Beobachten Sie die Ausgabe der Befehlsausführung.

   	Artikel	Test
   0	Flip Flop Shoes	66
   1	Necklace	55
   2	Sportschuhe	111
   ...	...	...
   45	Windjacke	56

C#

1. Erstellen Sie eine neue Codezelle.

2. Fügen Sie in der Codezelle Code hinzu, um eine SQL-Abfrage mit dem SDK auszuführen und die Ausgabe der Abfrage in einer Variablen des Typs List<T> namens results zu speichern.

   using System.Collections.Generic;
   
   var query = new QueryDefinition(
       query: "SELECT c.Action, c.Price, c.Country, c.Item FROM c"
   );
   
   FeedIterator<Record> feed = container.GetItemQueryIterator<Record>(
       queryDefinition: query
   );
   
   var results = new List<Record>();
   while (feed.HasMoreResults)
   {
       FeedResponse<Record> response = await feed.ReadNextAsync();
       foreach (Record result in response)
       {
           results.Add(result);
       }
   }
   

3. Erstellen Sie eine weitere neue Codezelle.

4. Erstellen Sie in der Codezelle ein Wörterbuch, indem Sie eindeutige Permutationen des Item-Felds als Schlüssel und die Summe des Price-Felds als Wert hinzufügen. Dies gibt den Gesamtumsatz für jeden Artikel an. Führen Sie diese Zelle aus.

   var dictionary = new Dictionary<string, decimal>();
   
   foreach(var result in results)
   {
       if (dictionary.ContainsKey(result.Item)) {
           dictionary[result.Item] += result.Price;
       }
       else {
           dictionary.TryAdd (result.Item, result.Price); 
   
       }
   }
   
   dictionary
   

5. Beobachten Sie die Ausgabe mit eindeutigen Kombinationen der Felder Item und Price.

   ...
   Black Tee: 603
   Flannel Shirt: 1199.40
   Socks: 210.00
   Rainjacket: 2695
   ...
   

Nächste Schritte

• Erste Schritte mit der Azure Cosmos DB for NoSQL-Clientbibliothek für .NET
• Erste Schritte mit der Azure Cosmos DB for NoSQL-Clientbibliothek für Python