ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင်၊ ဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းခြင်းသည် developer များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူများအတွက် မရှိမဖြစ်လိုအပ်သော ကျွမ်းကျင်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုလုပ်ဆောင်ရာတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေသော အစွမ်းထက်စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပန်ဒါPython ပရိုဂရမ်းမင်းဘာသာစကား၏ထိပ်တွင်တည်ဆောက်ထားသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ Python ကိုအသုံးပြု၍ pandas ကိုမည်သို့ထည့်သွင်းရမည်ကိုကြည့်ရှုပါမည်။ gitစာကြည့်တိုက်၏လုပ်ဆောင်မှုကို နားလည်ပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းလုပ်ငန်းများတွင် အထောက်အကူဖြစ်စေမည့် အမျိုးမျိုးသောလုပ်ဆောင်ချက်များကို ရှာဖွေပါ။ ဒီတော့၊ ငါတို့က အဲဒီထဲကို ခုန်ဆင်းလိုက်ကြရအောင်။
ပန်ဒါ
ဖြေရှင်းထားသည်- ပန်ဒါများတွင် ဖိုင်ကို အကြိမ်များစွာ အပ်ဒိတ်လုပ်နေသည်။
Pandas တွင် ဖိုင်ကို အကြိမ်များစွာ အပ်ဒိတ်လုပ်ခြင်းသည် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ဒေတာရှင်းလင်းခြင်းနယ်ပယ်တွင် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်စဉ်တွင် အရေးကြီးသောလိုအပ်ချက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Pandas သည် CSV၊ Excel နှင့် SQL ဒေတာဘေ့စ်များကဲ့သို့ ဖိုင်ဖော်မတ်အမျိုးမျိုးကို အသုံးပြုသူများအား ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စေမည့် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် တွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင် ကျွန်ုပ်တို့ဖြေရှင်းရန် အဓိကအာရုံစိုက်ရမည့်ပြဿနာမှာ Python ရှိ Pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ဖိုင်တစ်ခုကို အကြိမ်များစွာ အပ်ဒိတ်လုပ်နည်းဖြစ်သည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာဖတ်ခြင်း၊ လိုအပ်သော ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများ ပြုလုပ်ခြင်း သို့မဟုတ် အပြောင်းအလဲများ ပြုလုပ်ပြီးနောက် ဒေတာကို ဖိုင်သို့ ပြန်ရေးခြင်းတို့ ပါဝင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်၏ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီကို စေ့စေ့စပ်စပ်လေ့လာပြီး ပါ၀င်သောကုဒ်ကို ရှင်းပြကာ ဤပြဿနာနှင့်ဆက်စပ်နေသော စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို နှစ်စဥ်ဆွေးနွေးပါမည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- စပါးအုံးပန်ဒါများသည် နောက်ဆုံးကော်လံကို ပထမနေရာသို့ ပြောင်းသည်။
Python's pandas စာကြည့်တိုက်သည် အထူးသဖြင့် dataframes ပုံစံဖြင့် tabular data နှင့် အလုပ်လုပ်သောအခါတွင် ဒေတာကို ကိုင်တွယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းအတွက် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံရစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ dataframes နှင့်အလုပ်လုပ်သောအခါတွင်တွေ့ရလေ့ရှိသောလုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုမှာ သီးခြားလိုအပ်ချက်များနှင့်ကိုက်ညီစေရန် ကော်လံအစီအစဥ်ကိုပြန်လည်စီစဉ်ခြင်းဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ နောက်ဆုံးကော်လံကို ပန်ဒါဒေတာဘောင်တစ်ခုရှိ ပထမနေရာသို့ မည်သို့ပြောင်းရမည်ကို အာရုံစိုက်ပါမည်။ အထူးသဖြင့် ဒေတာအတွဲတွင် ကော်လံအများအပြားရှိသည့်အခါ တိကျသောကော်လံများကို အာရုံစိုက်လိုသည့်အခါ ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- Fernet%3A သည် ပန်ဒါများဖြင့် csv တွင် သိမ်းဆည်းထားသော စာကြောင်းများကို ကုဒ်ဝှက်မပေးနိုင်ပါ။
Fernet သည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်အတွက် လုံခြုံပြီး အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ကုဒ်ဝှက်စနစ်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် Python တွင် အချိုးကျသော ကုဒ်ဝှက်ခြင်းစာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ Fernet အတွက် အသုံးများသော ကိစ္စတစ်ခုမှာ ၎င်းကို CSV ဖိုင်တွင် မသိမ်းဆည်းမီ ဒေတာကို စာဝှက်ထားရန်ဖြစ်ပြီး အခွင့်အာဏာရှိသည့် ပါတီများသာ ၎င်းကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ကြောင်း သေချာစေပါသည်။ သို့သော်၊ CSV ဖိုင်တွင် ဤစာဝှက်ထားသော စာကြောင်းများကို ကုဒ်ဝှက်ခြင်းသည် အထူးသဖြင့် Pandas စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုသည့်အခါ အနည်းငယ် ခက်ခဲနိုင်သည်။
ဤဆောင်းပါးတွင်၊ Fernet နှင့် Pandas တို့ကို အသုံးပြု၍ CSV ဖိုင်တွင်သိမ်းဆည်းထားသော စာကြောင်းများစာဝှက်ခြင်းပြဿနာအတွက် အဖြေကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုဒ်၏ အဆင့်ဆင့် ရှင်းလင်းချက်တစ်ခု ပေးမည်ဖြစ်ပြီး လုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါ၀င်သည့် သက်ဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် ဒစ်ဂျစ်တိုက်များကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။
ဖြေရှင်းပြီးသား- ပျောက်ဆုံးနေသော ပန်ဒါတန်ဖိုးများကို အစားထိုးရန် အမိန့်ကို အသုံးပြုပါ။
ဒေတာခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းကမ္ဘာတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ခြင်းသည် အရေးကြီးသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ ပန်ဒါတွင်ကျယ်စွာအသုံးပြုထားသော Python စာကြည့်တိုက်သည် ပျောက်ဆုံးနေသောဒေတာများကို ထိရောက်စွာစီမံခန့်ခွဲနိုင်စေပါသည်။ ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ဘုံနည်းလမ်းတစ်ခုမှာ ဤတန်ဖိုးများကို မြေပုံနှင့်အစားထိုးရန် အဘိဓာန်များကို အသုံးပြုခြင်း ပါဝင်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ပျောက်ဆုံးနေသောတန်ဖိုးများကို အစားထိုးရန်အတွက် အဘိဓာန်များအသုံးပြုရန်အတွက် Pandas နှင့် Python တို့၏စွမ်းအားကို မည်သို့အသုံးချရမည်ကို ဆွေးနွေးပါမည်။
ဖြေရှင်းချက်- စပါးအုံးပန်ဒါများတွင် စကားလုံးမှ နံပါတ်သို့ မည်သို့ပြောင်းနည်း
ယနေ့ကမ္ဘာကြီးတွင်၊ ဒေတာကို ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့သည် စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုး၏ အရေးကြီးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု ဖြစ်လာသည်။ မကြာခဏ ဖြစ်ပွားလေ့ရှိသည့် အလုပ်တစ်ခုမှာ ဒေတာအတွဲများတွင် စကားလုံးများကို နံပါတ်များအဖြစ် ပြောင်းလဲခြင်း ဖြစ်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင် Python ၏ အစွမ်းထက်သော စာကြည့်တိုက်၊ ပန်ဒါများကို ဤတာဝန်ကို ထိရောက်စွာ လုပ်ဆောင်ရန် မည်ကဲ့သို့ အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း ဆွေးနွေးပါမည်။ ဤပြဿနာကို ဖြေရှင်းရာတွင် ပါဝင်သည့် အဆင့်များ၊ ကုဒ်များနှင့် သဘောတရားများကို သင်လေ့လာပြီး လုပ်ငန်းစဉ်ကို သင်နားလည်သဘောပေါက်ပြီး လွယ်ကူစွာ အကောင်အထည်ဖော်နိုင်စေရန် သေချာစေမည်ဖြစ်သည်။
ဖြေရှင်းခဲ့သည်- ပန်ဒါရက်စွဲအချိန်ကို ချန်လှပ်ထားပုံ
ဖက်ရှင်နှင့် ပရိုဂရမ်ရေးဆွဲခြင်းတို့သည် လုံးဝခြားနားသော ကမ္ဘာနှစ်ခုကဲ့သို့ ထင်ရသော်လည်း ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် လမ်းကြောင်းသစ်ခန့်မှန်းခြင်းတို့ကို ကြုံလာသောအခါတွင် ၎င်းတို့သည် လှပစွာ ပေါင်းစည်းနိုင်သည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဖက်ရှင်စက်မှုလုပ်ငန်းတွင် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် ဘုံပြဿနာတစ်ရပ်ကို ရှာဖွေပါမည်- pandas datetime data မှ သတ်မှတ်ထားသောနေ့ရက်များကို ချန်လှပ်ထားသည်။ ပုံစံများ၊ ခေတ်ရေစီးကြောင်းများနှင့် အရောင်းဒေတာများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည့်အခါ ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုဒ်၏ အဆင့်ဆင့် ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုကို ဖြတ်သန်းပြီး ကျွန်ုပ်တို့၏ပန်းတိုင်ကို အောင်မြင်အောင် ကူညီပေးမည့် စာကြည့်တိုက်များနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များ အမျိုးမျိုးကို ဆွေးနွေးပါမည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- postgresql သို့ စားပွဲပန်ဒါများ
ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းလောကတွင် ရေပန်းအစားဆုံး Python စာကြည့်တိုက်များထဲမှ တစ်ခုဖြစ်သည်။ ပန်ဒါ. ၎င်းသည် ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော အချက်အလက်များနှင့် အလုပ်လုပ်ရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာမျိုးစုံကို ပံ့ပိုးပေးကာ ကိုင်တွယ်ရန်၊ မြင်သာစေရန်နှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် လွယ်ကူစေသည်။ ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသူ ကြုံတွေ့ရမည့် အလုပ်များစွာထဲမှ တစ်ခုသည် ဒေတာကို တင်သွင်းခြင်း ဖြစ်သည်။ CSV ဖိုင် ဖိုင်တစ်ခုထဲသို့ PostgreSQL ဒေတာဘေ့စ။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ဤတာဝန်နှစ်ခုလုံးကို အသုံးပြု၍ ထိထိရောက်ရောက်နှင့် ထိရောက်စွာလုပ်ဆောင်နိုင်ပုံကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ပန်ဒါ နှင့် psychopg2 စာကြည့်တိုက်။ ဖြေရှင်းချက်၏ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် နားလည်မှုကို ပေးစွမ်းပြီး ဤလုပ်ငန်းစဉ်တွင် ပါဝင်သည့် မတူညီသော လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် စာကြည့်တိုက်များကိုလည်း လေ့လာပါမည်။
ဖြေရှင်းထားသည်- ပန်ဒါများ မရှိပါက ကော်လံအများအပြားကို ဒေတာဘောင်သို့ ထည့်ပါ။
Pandas သည် စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားသော၊ အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံများနှင့် ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသည့် open-source Python စာကြည့်တိုက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာကို ခြယ်လှယ်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်းတို့နှင့် ပတ်သက်လာသောအခါ ၎င်းသည် ဆော့ဖ်ဝဲရေးသားသူများနှင့် ဒေတာသိပ္ပံပညာရှင်များအတွက် ရွေးချယ်မှုတစ်ခု ဖြစ်လာခဲ့သည်။ Pandas မှပံ့ပိုးပေးထားသော အစွမ်းထက်သောအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ dataframes ကိုဖန်တီးခြင်းနှင့် ပြင်ဆင်ခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤဆောင်းပါးတွင်၊ ၎င်းတို့မရှိပါက ပန်ဒါစာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြု၍ ကော်လံအများအပြားကို ဒေတာဘောင်တစ်ခုသို့ ပေါင်းထည့်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ကို လေ့လာပါမည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် ကုဒ်၏ အဆင့်ဆင့် ရှင်းလင်းချက်တစ်ခုကို ဖြတ်သန်းပြီး လမ်းတစ်လျှောက်တွင် သင်ကြုံတွေ့ရနိုင်သည့် ဆက်စပ်လုပ်ဆောင်ချက်များ၊ ဒစ်ဂျစ်တိုက်များနှင့် ပြဿနာများကို စူးစမ်းလေ့လာပါမည်။