스키마 기대사항

Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

Davina Moossazadeh

Data Scientist

모양과 스키마 기대사항

Expectation - 데이터에 대한 검증 가능한 주장

  • 열 기대사항
  • 모양과 스키마 기대사항
    • 스키마 - 데이터셋 구조의 청사진
1 https://docs.greatexpectations.io/docs/reference/learn/terms/expectation
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

행 개수

row_count_expectation = gx.expectations.ExpectTableRowCountToEqual(
    value=118000
)

validation_results = batch.validate(expect=row_count_expectation)
print(validation_results.success)
False
print(validation_results.result)
{'observed_value': 118066}
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

행 개수 범위

ExpectTableRowCountToBeBetween으로 개수의 범위를 지정합니다:

row_count_expectation = gx.expectations.ExpectTableRowCountToBeBetween(

min_value=117000, max_value=119000 )
validation_results = batch.validate(expect=row_count_expectation)
print(validation_results.success)
True
print(validation_results.result)
{'observed_value': 118066}
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

열 개수

col_count_expectation = gx.expectations.ExpectTableColumnCountToEqual(
    value=15
)
validation_results = batch.validate(expect=col_count_expectation)
print(validation_results.success)
False
print(validation_result.result)
{'observed_value': 18}
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

열 개수 범위

ExpectTableColumnCountToBeBetween으로 개수의 범위를 지정합니다:

col_count_expectation = gx.expectations.ExpectTableColumnCountToBeBetween(
    min_value=14, max_value=18
)
validation_results = batch.validate(expect=col_count_expectation)
print(validation_results.success)
True
print(validation_result.result)
{'observed_value': 18}
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

열 이름 집합

ExpectTableColumnsToMatchSet으로 열 이름이 지정한 집합과 일치하는지 검증합니다:

expected_cols = ['clouds_all', 'snow_1h', 'rain_1h', 'wind_speed', 'humidity', 
'pressure', 'temp', 'GHI', 'Energy delta[Wh]', 'Time', 'Time']

col_names_expectation = gx.expectations.ExpectTableColumnsToMatchSet( column_set=expected_cols )
print(col_names_expectation.success, col_names_expectation.result)
True 
{'observed_value': ['Time', 'Energy delta[Wh]', 'GHI', 'temp', 'pressure',
'humidity', 'wind_speed', 'rain_1h', 'snow_1h', 'clouds_all'}
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

개별 열 이름

ExpectColumnToExist로 특정 열이 데이터셋에 있는지 확인합니다:

col_name_expectation = gx.expectations.ExpectColumnToExist(column="not_a_column")
validation_result = batch.validate(expect=col_name_expectation)
print(validation_result.success)
False
col_name_expectation = gx.expectations.ExpectColumnToExist(column="GHI")
validation_result = batch.validate(expect=col_name_expectation)
print(validation_result.success)
True
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

치트시트

모양(Shape) 기대사항:

ExpectTableRowCountToEqual(value: int)
ExpectTableRowCountToBeBetween(
    min_value: int, max_value: int
)
ExpectTableColumnCountToEqual(
    value: int
)
ExpectTableColumnCountToBeBetween(
    min_value: int, max_value: int
)

열 이름 기대사항:

ExpectTableColumnsToMatchSet(
    column_set: set
)
ExpectColumnToExist(column: str)
Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

Ayo berlatih!

Great Expectations로 배우는 데이터 품질 입문

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