分享方式：

使用 PROSE Code Accelerator 進行資料整頓

  • 文章

適用於：SQL Server 2019 (15.x)

重要

Microsoft SQL Server 2019 巨量資料叢集附加元件將會淘汰。 SQL Server 2019 巨量資料叢集的支援將於 2025 年 2 月 28 日結束。 平台上將完全支援含軟體保證 SQL Server 2019 的所有現有使用者，而且軟體將會持續透過 SQL Server 累積更新來維護，直到該時間為止。 如需詳細資訊，請參閱公告部落格文章與 Microsoft SQL Server 平台上的巨量資料選項。

PROSE Code Accelerator 會為您的資料整頓工作產生可讀取的 Python 程式碼。 在 Azure Data Studio 中的筆記本工作時，您可以將產生的程式碼與手寫的程式碼融合在一起。

本文提供如何使用 Code Accelerator 的概觀。

注意

Program Synthesis using Examples (也稱為 PROSE) 是一項 Microsoft 技術，使用 AI 產出人們看得懂的程式碼。 該技術會去分析使用者的意圖和資料、產出數個候選程式，然後透過排名演算法挑選最佳程式。 若要深入了解 PROSE 技術，請瀏覽 PROSE 首頁。

Code Accelerator 會隨 Azure Data Studio 預先安裝。 您可以把它匯入筆記本，就像其他 Python 套件一樣。 依照慣例，我們會以 cx (簡稱) 匯入。

import prose.codeaccelerator as cx

在目前版本中，Code Accelerator 可以針對下列工作以智慧方式產生 Python 程式碼：

  • 將資料檔案讀入 Pandas 或 Pyspark 資料框架。
  • 修正資料框架中的資料類型。
  • 在字串清單中尋找呈現出模式的規則運算式。

若要取得 Code Accelerator 方法的一般概觀，請參閱文件。

將檔案中的資料讀入資料框架

將檔案讀入資料框架涉及查看檔案的內容，及判斷要傳遞至資料載入程式庫的正確參數。

視檔案的複雜度而定，識別正確的參數可能需要數次反覆運算。

PROSE Code Accelerator 藉由分析資料檔案的結構，然後自動產出程式碼以載入檔案，來解決此問題。 產生的程式碼通常可以正確剖析資料。 在少數情況下，您可能需要調整程式碼以符合您的需求。

請考慮下列範例：

import prose.codeaccelerator as cx

# Call the ReadCsvBuilder builder to analyze the file content and generate code to load it
builder = cx.ReadCsvBuilder(r'C:/911.txt')

#Set target to pyspark if generating code to use pyspark library
#builder.Target = "pyspark"

#Get the code generated to fix the data types
builder.learn().code()

上述程式碼區塊會列印下列 Python 程式碼來讀取分隔檔。 注意 PROSE 如何自動找出要略過的行數、標頭、引號字元、分隔符號等。

import pandas as pd

def read_file(file):
   names = ["lat",
            "lng",
            "desc",
            "zip",
            "title"]

   df = pd.read_csv(file,
       skiprows = 11,
       header = None,
       names = names,
       quotechar = "\"",
       delimiter = "|",
       index_col = False,
       dtype = str,
       na_values = [],
       keep_default_na = False,
       skipinitialspace = True)
   return df

Code Accelerator 可以產出程式碼，將分隔、JSON 和固定寬度的檔案載入資料框架。 若要讀取固定寬度的檔案，ReadFwfBuilder 會選擇性地採用人們看得懂的結構描述檔案，以便進行剖析來取得資料行位置。 若要深入了解，請參閱文件。

修正資料框架中的資料類型

Pandas 或 Pyspark 資料框架經常會出現錯誤的資料類型。 因為資料行中有幾個不合格的值，所以發生資料類型錯誤。 因此，整數會解讀為浮點數或字串，而日期會解讀為字串。 手動修正資料類型所花費的心力會與資料行數目成正比。

您可以在這些情況下使用 DetectTypesBuilder 方法。 其會分析資料並產生程式碼，以修正資料類型。 此程式碼可作為起點。 您可以視需要檢閱、使用或修改。

import prose.codeaccelerator as cx

builder = cx.DetectTypesBuilder(df)

#Set target to pyspark if working with pyspark
#builder.Target = "pyspark"

#Get the code generated to fix the data types
builder.learn().code()

若要深入了解，請參閱文件。

識別字串中的模式

資料列 名稱 BirthDate
0 Bertram du Plessis 1995
1 Naiara Moravcikova Unknown
2 Jihoo Spel 2014
3 Viachaslau Gordan Hilario 22-Apr-67
4 Maya de Villiers 19-Mar-60

視資料的數量和多樣性而定，針對資料行裡不同的模式撰寫規則運算式會是非常耗時的工作。 FindPatternsBuilder 是功能強大的程式碼加速工具，藉由為字串清單產出規則運算式來解決上述問題。

import prose.codeaccelerator as cx

builder = cx.FindPatternsBuilder(df['BirthDate'])

#Set target to pyspark if working with pyspark
#builder.Target = "pyspark"

builder.learn().regexes

以下是 FindPatternsBuilder 為上述資料所產出的規則運算式。

^[0-9]{2}-[A-Z][a-z]+-[0-9]{2}$
^[0-9]{2}[\s][A-Z][a-z]+[\s][0-9]{4}$
^[0-9]{4}$
^Unknown$

除了產出規則運算式之外，FindPatternsBuilder 也可以產出程式碼，以根據產生的 RegEx 將值叢集化。 它也可以宣告資料行中的所有值都符合產出的規則運算式。 若要深入了解並查看其他實用的案例，請參閱 Microsoft PROSE 程式碼加速器 SDK。

相關內容