Microsoft Fabric'te Data Wrangler ile veri hazırlığı nasıl hızlandırılabilir?

Data Wrangler aracı, keşif veri analizi için çevreleyici bir arabirim sağlayan not defteri tabanlı bir kaynaktır. Kılavuz benzeri bir veri görüntüsünü dinamik özet istatistikleri, yerleşik görselleştirmeler ve yaygın veri temizleme işlemleri kitaplığıyla birleştirir. Her işlemi birkaç adımla uygulayabilirsiniz. Veri görüntüsünü gerçek zamanlı olarak güncelleştirebilir ve pandas veya PySpark'ta yeniden kullanılabilir bir işlev olarak not defterine geri kaydedebileceğiniz kod oluşturabilirsiniz. Bu makale pandas DataFrames'in keşfine ve dönüşümüne odaklanmaktadır. Spark DataFrame'lerde Data Wrangler kullanma hakkında daha fazla bilgi için bu kaynağı ziyaret edin.

Önkoşullar

• Microsoft Fabric aboneliği alın. Alternatif olarak, ücretsiz bir Microsoft Fabric deneme sürümüne kaydolun.

• Microsoft Fabric'te oturum açın.

• Ana sayfanızın sol alt tarafındaki deneyim değiştiriciyi kullanarak Fabric'e geçiş yapın.

  

Sınırlamalar

• Özel kod işlemleri şu anda yalnızca pandas DataFrames için desteklenmektedir.
• Data Wrangler ekranı büyük monitörlerde en iyi şekilde çalışır, ancak daha küçük ekranları barındırmak için arabirimin farklı bölümlerini simge durumuna küçültebilir veya gizleyebilirsiniz.

Veri Wrangler'ı başlatma

Tüm pandaları veya Spark DataFrame'i keşfetmek ve dönüştürmek için Data Wrangler'ı doğrudan bir Microsoft Fabric not defterinden başlatabilirsiniz. Data Wrangler'ı Spark DataFrames ile kullanma hakkında daha fazla bilgi için bu yardımcı makaleyi ziyaret edin. Bu kod parçacığı, pandas DataFrame'de örnek verilerin nasıl okunduğu gösterilir:

import pandas as pd

# Read a CSV into a Pandas DataFrame
df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/titanic.csv")
display(df)

Not defteri araç çubuğundaki "Giriş" sekmesinde, düzenleme için kullanılabilen etkin DataFrame'leri gözden geçirmek için Veri Wrangler açılır menüsünü kullanın. Data Wrangler'da açmak istediğiniz öğeyi seçin.

Tavsiye

Defter çekirdeği meşgulken Data Wrangler açılamaz. Bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, yürütülen bir hücreNin Data Wrangler'ın başlatılabilmesi için önce yürütülmesini tamamlaması gerekir:

Özel örnekler seçme

Data Wrangler ile herhangi bir etkin DataFrame'in özel örneğini açmak için, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi açılan listeden "Özel örnek seç"i seçin:

Bu, istenen örneğin boyutunu (satır sayısı) ve örnekleme yöntemini (ilk kayıtlar, son kayıtlar veya rastgele bir küme) belirtme seçeneklerini içeren bir açılır pencere başlatır. DataFrame'in ilk 5.000 satırı, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi varsayılan örnek boyutu görevi görür:

Özet istatistikleri görüntüleme

Data Wrangler yüklendiğinde, "Özet" panelinde seçilen DataFrame'e açıklayıcı bir genel bakış görüntüler. Bu genel bakış DataFrame boyutları, eksik değerleri ve daha fazlası hakkında bilgi içerir. Data Wrangler kılavuzundaki herhangi bir sütunun seçilmesi, "Özet" panelinden bu sütunla ilgili açıklayıcı istatistikleri güncelleştirmesini ve görüntülemesini ister. Her sütunla ilgili hızlı içgörüler, başlığında da mevcuttur.

İpucu

Sütuna özgü istatistikler ve görseller (hem "Özet" panelinde hem de sütun üst bilgilerinde) sütun veri türüne bağlıdır. Örneğin, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, sütun başlığında yalnızca sütun sayısal tür olarak yayınlanmışsa sayısal sütunun binned histogramı görüntülenir:

Veri temizleme işlemlerine göz atma

Veri temizleme adımlarının aranabilir bir listesi "İşlemler" panelinde bulunabilir. "İşlemler" panelinden bir veri temizleme adımının seçilmesi, adımı tamamlamak için gerekli parametrelerle birlikte bir hedef sütun veya sütunlar sağlamanızı ister. Örneğin, bir sütunu sayısal olarak ölçeklendirme istemi, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi yeni bir değer aralığı gerektirir:

İpucu

Bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, her sütun üst bilgisinin menüsünden daha küçük bir işlem seçimi uygulayabilirsiniz:

İşlemleri önizleme ve uygulama

Veri Wrangler görüntüleme ızgarası, seçili işlemin sonuçlarını otomatik olarak önizler ve ilgili kod, ızgaranın altındaki panelde otomatik olarak görünür. Önizlenen kodu işlemek için her iki yerde de "Uygula"yı seçin. Önizlenen kodu silmek ve yeni bir işlem denemek için bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi "At"ı seçin:

Bir işlem uygulandıktan sonra, Data Wrangler görüntüleme kılavuzu ve özet istatistikleri sonuçları yansıtacak şekilde güncelleştirilir. Kod, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi "Temizleme adımları" panelinde bulunan çalışan işlem listesinde görünür:

İpucu

En son uygulanan adımı istediğiniz zaman geri alabilirsiniz. "Temizleme adımları" panelinde, imlecinizi bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi en son uygulanan adımın üzerine getirdiğinizde bir çöp kutusu simgesi görüntülenir:

Bu tablo, Data Wrangler'ın şu anda desteklediği işlemleri özetler:

İşlem	Açıklama
Sırala	Sütunu artan veya azalan düzende sırala
Filtre	Satırları bir veya daha fazla koşula göre filtreleme
Tek erişimli kodlama	Var olan bir sütundaki her benzersiz değer için, satır başına bu değerlerin varlığını veya yokluğunu gösteren yeni sütunlar oluşturun
Çok etiketli birleştirici	Bir ayırıcı kullanarak verileri bölün ve her kategori için yeni sütunlar oluşturun; bir satırda bu kategori varsa 1, yoksa 0 olarak işaretleniyor.
Sütun türünü değiştirme	Sütunun veri türünü değiştirme
Sütunu kaldır	Bir veya daha fazla sütunu silme
Sütunu seçin	Tutulacak bir veya daha fazla sütun seçin ve kalan sütunları silin
Sütun adını değiştir	Sütun ismini değiştirme
Eksik değerleri bırakma	Eksik değerleri olan satırları kaldırma
Yinelenen satırları kaldır	Yinelenen değerler içeren tüm satırları bir veya daha fazla sütuna bırakın
Eksik değerleri doldurma	Eksik değer içeren hücreleri yeni bir değerle değiştir.
Bul ve Değiştir	Hücreleri tam olarak eşleşen bir desenle değiştirme
Sütuna göre gruplandır ve birleştir	Sütun değerlerine göre gruplandırma ve sonuçları özetleme
Boşlukları temizle	Metnin başından ve sonundan boşluk kaldırma
Metni bölme	Bir sütunu kullanıcı tanımlı sınırlayıcıya göre birkaç sütuna bölme
Metni küçük harfe dönüştürme	Metni küçük harfe dönüştürme
Metni büyük harfe dönüştürme	Metni BÜYÜK HARFe dönüştürme
En düşük/en yüksek değerleri ölçeklendirme	Sayısal sütunu en küçük ve en büyük değer arasında ölçeklendirme
Hızlı Doldurma	Mevcut bir sütundan türetilen örnekleri temel alarak otomatik olarak yeni bir sütun oluşturma

Ekranınızı değiştirme

İstediğiniz zaman, Veri Wrangler görüntü kılavuzunun üzerinde bulunan araç çubuğundaki "Görünümler" sekmesiyle arabirimi özelleştirebilirsiniz. Bu, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi tercihlerinize ve ekran boyutuna göre farklı bölmeleri gizleyebilir veya gösterebilir:

Kodu kaydetme ve dışarı aktarma

Data Wrangler görüntü kılavuzunun üzerindeki araç çubuğu, oluşturulan kodu kaydetmek için seçenekler sağlar. Kodu panoya kopyalayabilir veya işlev olarak not defterine dışa aktarabilirsiniz. Kodu dışarı aktarmak Data Wrangler'ı kapatır ve yeni işlevi not defterindeki bir kod hücresine ekler. Temizlenen DataFrame'i csv dosyası olarak da indirebilirsiniz.

İpucu

Data Wrangler, yalnızca yeni hücreyi el ile çalıştırdığınızda uygulanan kod oluşturur ve bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi özgün DataFrame'inizin üzerine yazmaz:

Bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi dışarı aktarılan kodu çalıştırabilirsiniz:

İlgili içerik

• Spark DataFrames üzerinde Data Wrangler'ı denemek için bu yardımcı makaleyi ziyaret edin
• Data Wrangler in Fabric'in canlı aksiyon tanıtımı için Guy in a Cube'daki arkadaşlarımızdan bu videoya göz atın
• Visual Studio Code'da Data Wrangler'ı denemek için VS Code'da Data Wrangler'a gidin
• İhtiyacınız olan bir özelliği kaçırdık mı? Bizimle paylaşın. Kumaş Fikirleri forumu'nda önerin