Microsoft Fabric'te Data Wrangler ile veri hazırlığı hızlandırma

Data Wrangler, keşif veri analizi için çevreleyici ve görsel bir arabirim sağlayarak veri hazırlama iş akışınızı hızlandırır. Bu makalede şunları öğreneceksiniz:

• Fabric defterinizden Veri Wrangler'ı başlatın
• Etkileşimli görselleştirmeler ve özet istatistiklerle verileri keşfetme
• Otomatik kod oluşturma ile yaygın veri temizleme işlemlerini uygulama
• Yeniden kullanılabilir pandas veya PySpark işlevlerini not defterinize geri aktarın

Bu makale pandas DataFrames'e odaklanır. Spark DataFrames için bu kaynağa bakın.

Önkoşullar

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

• Microsoft Fabric'te oturum açın.

• Giriş sayfanızın sol alt köşesindeki deneyim değiştiriciyi kullanarak Fabric'e geçin.

  

Sınırlamalar

• Özel kod işlemleri şu anda yalnızca pandas DataFrames'i desteklemektedir.
• 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.

Örnek verileri kullanmaya başlamak için:

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 şeridindeki "Giriş" sekmesinde Veri Wrangler açılan listesini kullanarak düzenleme için kullanılabilen etkin DataFrame'lere göz atın. Data Wrangler'da açmak istediğiniz öğeyi seçin.

Tavsiye

Not defteri çekirdek meşgulken Data Wrangler'i açamazsınız. Bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, Veri Wrangler'ın başlatılabilmesi için bir yürütme hücresinin bitması 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 eylem, istenen örneğin boyutunu (satır sayısı) ve örnekleme yöntemini (ilk kayıtlar, son kayıtlar veya rastgele bir küme) belirtme seçeneklerini içeren bir iletişim kutusu açar. 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 değerler ve daha fazlası hakkında bilgi içerir. Veri Wrangler kılavuzunda herhangi bir sütunu seçtiğinizde , Özet paneli bu sütunla ilgili açıklayıcı istatistikleri görüntüleyecek şekilde güncelleştirilir. Her sütunla ilgili hızlı içgörüler, başlığında da mevcuttur.

Tavsiye

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

İşlemler paneli, veri temizleme işlemlerinin aranabilir bir listesini sağlar. İşlemler panelinden bir veri temizleme işlemi seçtiğinizde, işlemi tamamlamak için gerekli parametrelerle birlikte bir hedef sütun veya sütun sağlamanız gerekir. Örneğin, bir sütunu sayısal olarak ölçeklendirme istemi, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi yeni bir değer aralığı gerektirir:

Tavsiye

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 konumda da uygula'yı seçin. Önizlenen kodu kaldırmak ve yeni bir işlem denemek için bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi At seçin.

Bir işlemi uyguladıktan sonra, Veri Wrangler görüntüleme kılavuzu ve özet istatistikleri sonuçları yansıtacak şekilde güncelleştirilir. Kod, bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi Temizleme adımları panelindeki çalışan işlem listesinde görünür:

Tavsiye

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	Ayırıcı kullanarak verileri bölme ve her kategori için yeni sütunlar oluşturma, bir satırda bu kategori varsa 1, yoksa 0 olarak işaretleme
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 özelleştirme

İstediğiniz zaman, Veri Wrangler görüntü kılavuzunun üzerindeki araç çubuğundaki "Görünümler" sekmesini kullanarak arabirimi özelleştirebilirsiniz. Bu seçenek, 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 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.

Tavsiye

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

Bu ekran görüntüsünde gösterildiği gibi dışarı aktarılan kodu çalıştırabilirsiniz:

Sonraki Adımlar

Data Wrangler'ı pandas DataFrames ile kullanmayı öğrendiğinize göre şu kaynakları keşfedin:

• Data Wrangler'ı Spark DataFrames ile kullanma - Spark DataFrame'lere aynı teknikleri uygulama
• Canlı tanıtım izleyin - Data Wrangler'ı Guy in a Cube ile çalışırken görün
• VS Code'da Veri Wrangler'i Deneme - Visual Studio Code'da Veri Wrangler Kullanma

Geri bildirimde bulunmak ister misiniz? Doku Fikirleri forumunda fikirlerinizi paylaşın.