Stabilește Expectații pentru șiruri de caractere

În acest exercițiu, vei exersa crearea și validarea unor Expectații pentru șiruri de caractere, inclusiv Expectații de parsabilitate. Ca și în exercițiul anterior, gândește-te critic la Expectațiile pe care le creezi și dacă sunt potrivite pentru datele respective.

Un Batch conectat la setul de date Shein Footwear a fost deja creat și atribuit variabilei batch. Great Expectations și pandas sunt disponibile ca gx, respectiv pd.

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# View head of DataFrame
print(____)

Editează și rulează codul

Acest exercițiu face parte din cursul

Introducere în calitatea datelor cu Great Expectations

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Începe cursul gratuit

Înțelege de ce Great Expectations (GX) este un instrument atât de puternic pentru monitorizarea calității datelor. Familiarizează-te cu noțiunile de bază ale GX, inclusiv cum să pornești o sesiune folosind un Data Context și cum să încarci un dataframe pandas printr-un Data Source, Data Asset și Batch Definition.

Exercise 1: Creează un Data Context Exercise 2: Creează-ți Data Context-ul Exercise 3: Privire de ansamblu asupra GX Exercise 4: Definiții cheie Exercise 5: Conectează-te la date Exercise 6: Recapitulare concepte Exercise 7: Creează un Data Source și un Data Asset Exercise 8: Citirea datelor în loturi Exercise 9: Creează o Batch Definition și un Batch Exercise 10: Inspectează Batch-ul

Creează și evaluează Expectations de bază privind forma și schema datelor. Validează Expectations individual, ca parte dintr-un Expectation Suite cu un Batch Definition, sau folosind o Validation Definition.

Exercise 1: Crearea Expectation-urilor Exercise 2: Definește o Expectation pentru numărul de coloane Exercise 3: Evaluează rezultatele validării Exercise 4: Așteptări privind schema Exercise 5: Stabilește o Expectation pentru numele unei coloane Exercise 6: Stabilește o Expectation pentru intervalul de coloane Exercise 7: Creează o Suită de Așteptări Exercise 8: Creează un Expectation Suite Exercise 9: Validează-ți Suita de Așteptări Exercise 10: Validarea suitelor de Expectații Exercise 11: Creează și rulează o Validation Definition Exercise 12: Validation Definition vs. Batch Definition

Dezvoltă abilități practice care te vor ajuta să gestionezi natura dinamică a Expectations în situații reale. Deployează Validation Definitions folosind Checkpoints, actualizează Expectation Suites și învață cum să adaugi, să recuperezi, să listezi și să ștergi componentele cheie ale GX.

Exercise 1: Implementarea Validation Definitions Exercise 2: Verificare conceptuală Exercise 3: Creează un Checkpoint Exercise 4: Actualizarea suitelor de așteptări Exercise 5: Copierea unei Așteptări Exercise 6: Șterge o Expectation Exercise 7: Actualizează o Așteptare Exercise 8: Gestionează componentele Exercise 9: Adaugă și listează componente Exercise 10: Gestionează un Checkpoint

Explorează în profunzime lumea Expectations. Exersează crearea de Expectations de bază pentru coloane, Expectations numerice la nivel de rând și agregat, Expectations pentru șiruri de caractere și parseabilitatea acestora, și multe altele. Află cum să aplici Expectations doar pentru anumite rânduri dintr-un dataframe.

Exercise 1: Așteptări de bază pentru coloane Exercise 2: Definește Expectații la nivel de rând Exercise 3: Definește Expectations la nivel de agregare Exercise 4: Așteptări specifice tipului de date Exercise 5: Stabilește Expectații numerice Exercise 6: Stabilește Expectații pentru șiruri de caractere

Exercițiul curent

Exercise 7: Așteptări condiționate Exercise 8: Scrie o Expectation condiționată Exercise 9: Inversarea unei Așteptări Condiționale Exercise 10: Recapitulare