자습서: Visual Studio Code Jupyter Notebooks를 사용하여 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정의 데이터를 분석하는 Jupyter Notebooks 만들기

아티클
08/15/2024

적용 대상: NoSQL

이 자습서에서는 Visual Studio Code Jupyter Notebooks를 사용하여 Azure Cosmos DB for NoSQL 계정과 상호 작용하는 방법을 안내합니다. 계정에 연결하고, 데이터를 가져오고, 쿼리를 실행하는 방법을 알아봅니다.

필수 조건

Python
C#

기존 Azure Cosmos DB API for NoSQL 계정.
- 기존 Azure 구독이 있는 경우 새 계정을 만듭니다.
- Azure 구독이 없으신가요? 신용 카드 없이 Azure Cosmos DB를 무료로 사용해 볼 수 있습니다.
Notebooks를 사용하려면 Visual Studio Code를 설치하고 환경을 설정합니다.

새 Notebook 만들기

이 섹션에서는 Azure Cosmos 데이터베이스와 컨테이너를 만들고 소매 데이터를 컨테이너로 가져옵니다.

Python
C#

Visual Studio Code를 엽니다.
명령 팔레트(Ctrl+Shift+P)에서 만들기: 새 Jupyter Notebook 명령을 실행하거나 작업 영역에서 새 .ipynb 파일을 만듭니다.

팁

이제 새 Notebook이 만들어졌으므로 저장하고 AnalyzeRetailData.ipynb와 같은 이름을 지정할 수 있습니다.

기본 코드 셀에서 시작합니다.
Azure.cosmos 패키지를 설치합니다. 계속하기 전에 이 셀을 실행합니다.
```
%pip install azure.cosmos
```

이 자습서에 필요한 모든 패키지를 가져옵니다.

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

CosmosClient의 새 인스턴스를 만듭니다.

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

기본 제공 SDK를 사용하여 RetailIngest라는 데이터베이스를 만듭니다.
```
database = cosmos_client.create_database_if_not_exists('RetailIngest')
```

파티션 키가 /CartID인 WebsiteMetrics라는 컨테이너를 만듭니다.

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

실행을 선택하여 데이터베이스 및 컨테이너 리소스를 만듭니다.

기본 코드 셀에서 시작합니다.
Microsoft.Azure.Cosmos NuGet 패키지를 설치합니다. 계속하기 전에 이 셀을 실행합니다.
```
#r "nuget: Microsoft.Azure.Cosmos"
```
새로운 코드 셀을 만듭니다.
이 자습서에 필요한 모든 패키지를 가져옵니다.
```
using Microsoft.Azure.Cosmos;
```
기본 제공 SDK를 사용하여 클라이언트 유형의 새 인스턴스를 만듭니다. Azure Cosmos DB 계정의 URI 엔드포인트와 키를 입력합니다. Azure Cosmos DB 계정의 키 페이지에서 이러한 값을 찾을 수 있습니다.
```
var endpoint = "<FILL ME>";
var key = "<FILL ME>";

var cosmosClient = new CosmosClient(Cosmos.Endpoint, Cosmos.Key);
```

RetailIngest라는 데이터베이스를 만듭니다.

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

파티션 키가 /CartID인 WebsiteMetrics라는 컨테이너를 만듭니다.

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

데이터베이스 및 컨테이너 리소스를 만들려면 셀 실행을 선택합니다.

컨테이너로 데이터 가져오기

Python
C#

새 코드 셀 추가

코드 셀 내에 다음 코드를 추가하여 이 URL의 데이터를 업로드합니다. <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)

셀을 실행합니다. 이 작업을 실행하는 데 45초~1분이 소요됩니다.

새 코드 셀을 추가합니다.

코드 셀에서 컨테이너의 항목을 나타내는 새 C# 클래스를 만듭니다. 셀을 실행합니다.

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; }
}

새 코드 셀을 추가합니다.

코드 셀 내에 다음 코드를 추가하여 이 URL의 데이터를 업로드합니다. <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
}

셀을 실행합니다. 이 작업을 실행하는 데 45초~1분이 소요됩니다.

데이터 분석

Python
C#

다른 새 코드 셀을 만듭니다.

코드 셀에서 SQL 쿼리를 사용하여 Pandas DataFrame을 채웁니다. 이 셀을 실행합니다.

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)

다른 새 코드 셀을 만듭니다.
코드 셀에서 데이터 프레임의 상위 10개 항목을 출력합니다. 이 셀을 실행합니다.
```
df_cosmos.head(10)
```

명령 실행 결과를 관찰합니다.

	작업	ItemRevenue	Country	Item
0	구매함	19.99	북마케도니아 공화국	와이셔츠
1	조희됨	12.00	파푸아뉴기니	목걸이
2	조희됨	25.00	슬로바키아(슬로바키아 공화국)	카디건 스웨터
3	구매함	14.00	세네갈	플립 플롭 신발
4	조희됨	50.00	파나마	데님 반바지
5	조희됨	14.00	세네갈	플립 플롭 신발
6	추가됨	14.00	세네갈	플립 플롭 신발
7	추가됨	50.00	파나마	데님 반바지
8	구매함	33.00	팔레스타인 자치 정부	빨간색 상의
9	조희됨	30.00	몰타	녹색 스웨터

다른 새 코드 셀을 만듭니다.
코드 셀에서 Pandas 패키지를 가져와 데이터 프레임의 출력을 사용자 지정합니다. 이 셀을 실행합니다.
```
import pandas as pd    
df_cosmos.groupby("Item").size().reset_index()
```
명령 실행 결과를 관찰합니다.

Item 테스트

0 플립 플롭 신발 66

1 목걸이 55

2 애슬레틱 슈즈 111

, , , , , ,

45 Windbreaker Jacket 56

	Item	테스트
0	플립 플롭 신발	66
1	목걸이	55
2	애슬레틱 슈즈	111
, ,	, ,	, ,
45	Windbreaker Jacket	56

새로운 코드 셀을 만듭니다.

코드 셀에서 results라는 List<T> 형식의 변수에 쿼리 출력을 저장하는 SDK를 사용하여 SQL 쿼리를 실행하는 코드를 추가합니다.

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);
    }
}

다른 새 코드 셀을 만듭니다.

코드 셀에서 Item 필드의 고유한 순열을 키로 추가하고 Price 필드의 합계를 값으로 추가하여 사전을 만듭니다. 이는 각 항목의 총 판매량을 제공합니다. 이 셀을 실행합니다.

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

Item 및 Price 필드의 고유한 조합으로 출력을 관찰합니다.

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

다음을 통해 공유