การแปลงข้อมูลด้วย pandas

ETL and ELT ใน Python

Jake Roach

Data Engineer

การแปลงข้อมูลในไปป์ไลน์

ข้อมูลต้องผ่านการแปลงอย่างเหมาะสมเพื่อให้เกิดคุณค่าต่อผู้ใช้งานปลายทาง

เวิร์กโฟลว์การแปลงข้อมูล

pandas มีเครื่องมือทรงพลังสำหรับแปลงข้อมูลแบบตาราง

.loc[]
.to_datetime()

การกรองระเบียนด้วย .loc[]

.loc[] ช่วยให้แปลงข้อมูลได้ทั้งสองมิติของ DataFrame

# Keep only non-zero entries
cleaned = raw_stock_data.loc[raw_stock_data["open"] > 0, :]

# Remove excess columns
cleaned = raw_stock_data.loc[:, ["timestamps", "open", "close"]]

# Combine into one step
cleaned = raw_stock_data.loc[raw_stock_data["open"] > 0, ["timestamps", "open", "close"]]

.iloc[] ใช้การจัดทำดัชนีแบบจำนวนเต็มเพื่อกรอง DataFrame

cleaned = raw_stock_data.iloc[[0:50], [0, 1, 2]]

การเปลี่ยนชนิดข้อมูล

ข้อมูลมักต้องถูกแปลงชนิดเพื่อรองรับการใช้งานขั้นต่อไป

.to_datetime()

# "timestamps" column currectly looks like: "20230101085731"
# Convert "timestamps" column to type datetime
cleaned["timestamps"] = pd.to_datetime(cleaned["timestamps"], format="%Y%m%d%H%M%S")

Timestamp('2023-01-01 08:57:31')

# "timestamps" column currently looks like: 1681596000011
# Convert "timestamps" column to type datatime
cleaned["timestamps"] = pd.to_datetime(cleaned["timestamps"], unit="ms")

Timestamp('2023-04-15 22:00:00.011000')

การตรวจสอบความถูกต้องของการแปลงข้อมูล

การแปลงข้อมูลมีความเสี่ยง:

สูญเสียข้อมูล
สร้างข้อมูลที่ผิดพลาด

# Several ways to investigate a DataFrame
cleaned = raw_stock_data.loc[raw_stock_data["open"] > 0, ["timestamps", "open", "close"]]
print(cleaned.head())

# Return smallest and largest records
print(cleaned.nsmallest(10, ["timestamps"]))
print(cleaned.nlargest(10, ["timestamps"]))

มาฝึกกันเถอะ!

ETL and ELT ใน Python