Freigeben über


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

Erstellen eines neuen Notebooks

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

  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.

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

  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.

    Screenshot der Zelle „Ausführen“ im Visual Studio Code Jupyter-Notizbuch.

Importieren von Daten in einen Container

  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.

Analysieren der Daten

  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

Nächste Schritte