Lire les données par lots

Introduction à la qualité des données avec Great Expectations

Davina Moossazadeh

Data Scientist

Données météo Kaggle

Un DataFrame pandas contenant les données météo Kaggle, avec les colonnes : « Location », « Date_Time », « Temperature_C », « Humidity_pct », « Precipitation_mm » et « Wind_Speed_kmh ». Le DataFrame a 87 118 lignes.

Introduction à la qualité des données avec Great Expectations

Définitions de lots

Batch Definition - Configuration de la façon dont un Data Asset est découpé pour les tests

batch_definition = data_asset.add_batch_definition_whole_dataframe(

    name="my_batch_definition"
)

print(batch_definition)

id='69e2a81d-1c28-4d1a-b66e-52cdc1198266' 
name='my_batch_definition' 
partitioner=None
1 https://docs.greatexpectations.io/docs/core/connect_to_data/dataframes/
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Lots

Batch - Groupe d’enregistrements sur lequel exécuter des validations

batch = batch_definition.get_batch(

    batch_parameters={"dataframe": dataframe}
)
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Lots

data_source_other.jpg

data_source_pandas.jpg

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L’objet Batch

On peut utiliser .head() comme avec pandas :

print(batch.head())

Capture d’écran 2024-07-16 à 11.49.00.png

1 Tableau adapté de https://www.kaggle.com/datasets/prasad22/weather-data
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L’objet Batch

print(batch.head(fetch_all=True))

Capture d’écran 2024-07-22 à 14.02.00.png

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L’objet Batch

.columns() affiche toutes les colonnes du DataFrame (notez les ())

print(batch.columns())

['Location',
 'Date_Time',
 'Temperature_C',
 'Humidity_pct',
 'Precipitation_mm',
 'Wind_Speed_kmh']
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Aide-mémoire

Créer une définition de lot depuis un Data Asset :

batch_definition = data_asset. \
add_batch_definition_whole_dataframe(
  name: str
)

Créer un lot depuis la définition :

batch = batch_definition.get_batch(
  batch_parameters={"dataframe": dataframe}
)

Obtenir des lignes du DataFrame du lot :

batch.head(fetch_all: bool)

Obtenir la liste des colonnes du DataFrame du lot :

batch.columns()
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Passons à la pratique !

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