教學課程：在 Azure Cosmos DB for NoSQL 中建立 Jupyter 筆記本，以分析資料並將資料視覺化 (預覽)

適用於：NoSQL

警告

Azure Cosmos DB 的 Jupyter Notebook 功能將於 2024 年 3 月 30 日淘汰；屆時您將無法從 Azure Cosmos DB 帳戶使用內建 Jupyter Notebook。 建議您使用 Visual Studio Code 來實現對 Jupyter Notebook 的支援，或您慣用的筆記本用戶端。

本教學課程將逐步解說如何使用 Azure Cosmos DB 的 Jupyter Notebook 功能，將範例零售資料匯入至 Azure Cosmos DB for NoSQL 帳戶。 您將了解如何使用 Azure Cosmos DB 的 magic 命令來執行查詢、分析資料，以及將結果視覺化。

必要條件

• 現有的 Azure Cosmos DB for NoSQL 帳戶。
  • 如果您有現有的 Azure 訂用帳戶，請建立新的帳戶。
  • 沒有 Azure 訂用帳戶？ 您可以免費試用 Azure Cosmos DB，不需要信用卡。

建立新的 Notebook

在本節中，您將建立 Azure Cosmos 資料庫、容器，並將零售資料匯入至容器。

1. 巡覽至 Azure Cosmos DB 帳戶並開啟資料總管。

2. 選取 [新增 Notebook]。

   

3. 在出現的確認對話方塊中，選取 [建立]。

   注意

   系統會建立暫時工作區，讓您能夠使用 Jupyter Notebook。 工作階段到期時，將會移除工作區中的任何筆記本。

4. 選取您想要用於筆記本的核心。

Python

C#

提示

現在，新筆記本已建立完成，您可以將筆記本重新命名為 VisualizeRetailData.ipynb 之類的名稱。

使用 SDK 建立資料庫和容器

Python

1. 從預設的程式碼資料格開始。

2. 匯入本教學課程所需的任何套件。

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

3. 使用內建 SDK 建立名為 RetailIngest 的資料庫。

   database = cosmos_client.create_database_if_not_exists('RetailIngest')
   

4. 建立名為 WebsiteMetrics 的容器及 /CartID 分割區索引鍵。

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

5. 選取 [執行] 以建立資料庫和容器資源。

   

C#

1. 從預設的程式碼資料格開始。

2. 匯入本教學課程所需的任何套件。

   using Microsoft.Azure.Cosmos;
   

3. 使用內建 SDK 建立用戶端類型的新執行個體。

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

4. 建立名為 RetailIngest 的資料庫。

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

5. 建立名為 WebsiteMetrics 的容器及 /CartID 分割區索引鍵。

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

6. 選取 [執行] 以建立資料庫和容器資源。

   

使用 magic 命令匯入資料

1. 新增程式碼資料格。

2. 在程式碼資料格中，新增下列 magic 命令，將來自此 URL 的 JSON 資料上傳至您現有的容器：https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json

   %%upload --databaseName RetailIngest --containerName WebsiteMetrics --url https://cosmosnotebooksdata.blob.core.windows.net/notebookdata/websiteData.json
   

3. 選取 [Run Active Cell] \(執行作用中資料格\)，只執行此特定資料格中的命令。

   

   注意

   匯入命令應該需要 5-10 秒才能完成。

4. 觀察執行命令的輸出。 確定已匯入 2,654 份文件。

   Documents successfully uploaded to WebsiteMetrics
   Total number of documents imported:
     Success: 2654
     Failure: 0
   Total time taken : 00:00:04 hours
   Total RUs consumed : 27309.660000001593
   

將資料視覺化

Python

1. 建立另一個新的程式碼資料格。

2. 在程式碼資料格中，使用 SQL 查詢填入 Pandas DataFrame。

   %%sql --database RetailIngest --container WebsiteMetrics --output df_cosmos
   SELECT c.Action, c.Price as ItemRevenue, c.Country, c.Item FROM c
   

3. 選取 [Run Active Cell] \(執行作用中資料格\)，只執行此特定資料格中的命令。

4. 建立另一個新的程式碼資料格。

5. 在程式碼資料格中，輸出資料框架中前 10 個項目。

   df_cosmos.head(10)
   

6. 選取 [Run Active Cell] \(執行作用中資料格\)，只執行此特定資料格中的命令。

7. 觀察執行命令的輸出。

   	動作	ItemRevenue	Country	項目
   0	已購買	19.99	北馬其頓	扣領襯衫
   1	已檢視	12.00	巴布亞紐幾內亞	項鍊
   2	已檢視	25.00	斯洛伐克 (斯洛伐克共和國)	羊毛衣
   3	已購買	14.00	塞內加爾	拖鞋
   4	已檢視	50.00	巴拿馬	牛仔短褲
   5	已檢視	14.00	塞內加爾	拖鞋
   6	已新增	14.00	塞內加爾	拖鞋
   7	已新增	50.00	巴拿馬	牛仔短褲
   8	已購買	33.00	巴勒斯坦領土	紅色上衣
   9	已檢視	30.00	馬爾他	綠色毛衣

8. 建立另一個新的程式碼資料格。

9. 在程式碼資料格中，匯入 pandas 套件以自訂資料框架的輸出。

   import pandas as pd
   pd.options.display.html.table_schema = True
   pd.options.display.max_rows = None
   
   df_cosmos.groupby("Item").size()
   

10. 選取 [Run Active Cell] \(執行作用中資料格\)，只執行此特定資料格中的命令。

11. 在輸出中，選取 [折線圖] 選項以檢視資料的不同視覺效果。

    

C#

1. 建立新的程式碼資料格。

2. 在程式碼資料格中，建立新的 C# 類別來代表容器中的項目。

   public class Record
   {
     public string Action { get; set; }
     public decimal Price { get; set; }
     public string Country { get; set; }
     public string Item { get; set; }
   }
   

3. 建立另一個新的程式碼資料格。

4. 在程式碼資料格中，新增程式碼以使用 SDK 執行 SQL 查詢，將查詢的輸出儲存在 List<T> 類型的變數中，名為 results。

   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);
       }
   }
   

5. 建立另一個新的程式碼資料格。

6. 在程式碼資料格中建立字典，將 [Item] 欄位的唯一排列新增為索引鍵，並將 [Price] 欄位中的資料新增為值。

   var dictionary = new Dictionary<string, decimal>();
   
   foreach(var result in results)
   {
       dictionary.TryAdd (result.Item, result.Price); 
   }
   
   dictionary
   

7. 選取 [Run Active Cell] \(執行作用中資料格\)，只執行此特定資料格中的命令。

8. 觀察具有 [Item] 和 [Price] 欄位唯一組合的輸出。

   ...
   Denim Jacket:31.99
   Fleece Jacket:65
   Sandals:12
   Socks:3.75
   Sandal:35.5
   Light Jeans:80
   ...
   

9. 建立另一個新的程式碼資料格。

10. 在程式碼資料格中，輸出 results 變數。

    results
    

11. 選取 [Run Active Cell] \(執行作用中資料格\)，只執行此特定資料格中的命令。

12. 在輸出中，選取 [盒狀圖] 選項以檢視資料的不同視覺效果。

    

保存您的筆記本

1. 在 [筆記本] 區段中，開啟您為此教學課程所建立筆記本的操作功能表，然後選取 [下載]。

   

   提示

   若要永久儲存您的作品，請將筆記本儲存至 GitHub 存放庫，或在工作階段結束之前，將筆記本下載至您的本機電腦。

下一步

• 了解 Azure Cosmos DB 中的 Jupyter Notebooks 功能
• 將筆記本從 GitHub 匯入 Azure Cosmos DB for NoSQL 帳戶
• 檢閱 Jupyter Notebook 支援的常見問題集