Valider des ensembles d'expectations

Introduction à la qualité des données avec Great Expectations

Davina Moossazadeh

Data Scientist

Validation Definitions

Validation Definition - Référence liant un Expectation Suite aux données qu'il décrit

Schéma montrant une Validation Definition avec Data et Expectation Suite en entrées et Validation Results en sortie.

1 https://docs.greatexpectations.io/docs/core/run_validations/create_a_validation_definition/
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Créer une Validation Definition

Créez une Validation Definition avec la classe ValidationDefinition :

validation_definition = gx.ValidationDefinition(

    name="my_validation_definition",

    data=batch_definition,

    suite=suite, 
)

print(validation_definition)
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Afficher une Validation Definition

name='my_validation_definition' 
data=BatchDefinition(
    id='1fcb36d6-fac6-4b9a-8ba6-a659978fd59e', 
    name='my_batch_definition', 
    partitioner=None
) 
suite={
  "name": "my_suite",
  "id": "0a123b9c-e370-4b18-b703-785dde88732d",
  "expectations": [],
  "meta": {"great_expectations_version": "1.2.4"},
  "notes": null
} 
id=None
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Afficher une Validation Definition

print(validation_definition.name)

'my_validation_definition' 

print(validation_definition.data)

id='1fcb36d6-fac6-4b9a-8ba6-a659978fd59e' 
name='my_batch_definition' 
partitioner=None

print(validation_definition.suite)

{
  "name": "my_suite",
  "id": "0a123b9c-e370-4b18-b703-785dde88732d",
  "expectations": [],
  "meta": {"great_expectations_version": "1.2.4"},
  "notes": null
} 

print(validation_definition.id)

None
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Afficher une Validation Definition

print(validation_definition.data_source)

assets:
  - batch_definitions:
      - name: my_batch_definition
        partitioner: null
    batch_metadata: {}
    id: 83682084-3bc4-4898-a807-fadc0f911415
    name: 'my_dataframe_asset'
    type: dataframe
id: f71d275e-a5b2-402e-a53c-8dad6975cce5
name: 'my_pandas_data_source'
type: pandas
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Exécuter une Validation Definition

Exécutez une validation avec la méthode .run() de la Validation Definition, en passant le DataFrame via batch_parameters :

validation_results = validation_definition.run(

    batch_parameters={"dataframe": dataframe}
)
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Erreurs de Validation Definition

Remarquez l'erreur :

ValidationDefinitionRelatedResourcesFreshnessError:
ExpectationSuite 'my_suite' must be added to the DataContext before it can be 
updated. Please call `context.suites.add(<SUITE_OBJECT>)`, then try your action 
again.

Lancer une Validation Definition avant d'ajouter l'Expectation Suite au Data Context provoque une erreur

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Ajouter un Expectation Suite

Ajoutez un Expectation Suite au Data Context avec .suites.add() :

suite = context.suites.add(

    suite=suite
)
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Évaluer une Validation Definition

validation_results = validation_definition.run(
    batch_parameters={"dataframe": dataframe}
)

Calculating Metrics: 0/0 [00:00<?, ?it/s]

print(validation_results.success)

False

print(validation_results.describe())
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Évaluer une Validation Definition

{ "success": false,
  "statistics": {
    "evaluated_expectations": 1, "successful_expectations": 0,
    "unsuccessful_expectations": 1, "success_percent": 0.0
  },
  "expectations": [{
    "expectation_type": "expect_table_row_count_to_equal",
    "success": false,
    "kwargs": {"batch_id": ""my_datasource-my_dataframe_asset", "value": 118000}, 
    "result": {"observed_value": 11866}}
  ],
  "result_url": "https://app.greatexpectations.io/organizations/my_org/data-assets/*/validations/expectation-suites/0a123b9c-e370-4b18-b703-785dde88732d/results/cb093105-6ede-47d4-a141-dee10c632e18"
}
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À propos de GX

  • Great Expectations offre plusieurs modes de travail pour des tâches similaires
    • p. ex., Batch Definitions vs Validation Definitions
  • Ce cours donne une vue d'ensemble ; d'autres mises en œuvre de GX peuvent utiliser d'autres approches
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Aide-mémoire

Ajouter l'Expectation Suite au Data Context :

context.suites.add(suite)

Créer une Validation Definition :

validation_definition = \
gx.ValidationDefinition(
  name: str, 
  data=batch_definition, 
  suite=suite
)

Exécuter la validation :

validation_results = \
validation_definition.run(
  batch_parameters={"dataframe": dataframe}
)

Vérifier les résultats :

validation_results.success
validation_results.describe()
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Passons à la pratique !

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