エピソード

Pydantic を使用したデータ準備の合理化: 25 分ガイド |Python Data Science Day

代入 Hasan Özdemir

Python Data Science Day

Python プロジェクトへのシームレスな統合のためのデータのクリーンと準備において Pydantic の力を探索する 25 分間の旅に着手します。 データの検証、型のヒント、構造化データのクリーンのための Pydantic の汎用性の高い機能について説明します。 データの一貫性の確保から欠損値の処理まで、Pydantic はデータ サイエンティストのツールキットの貴重なツールであることが証明されています。

章

  • 00:00 - Pydantic によるデータ準備の合理化
  • 00:34 - Pydantic の概要
  • 02:21 - Pydantic を使用する理由
  • 05:15 - 数値による Pydantic
  • 06:24 - Pydantic の主要概念
  • 10:50 - デモ - GitHub データ クロール ETL (抽出、転送、読み込み)
  • 12:08 - GitHub API を使用したデータのフェッチ
  • 12:56 - リポジトリ & Gist Pydantic モデル
  • 17:16 - フォロワーとユーザーの Pydantic モデル
  • 20:26 - オブジェクトの初期化、シリアル化、ダンプ
  • 23:39 - SQLite に読み込む
  • 25:38 - 詳細情報と接続

のインスタンスに接続するときには、

開発者
Python