Batch'ini İncele

Bu egzersizde, Batch'ini kullanarak verilerini görüntülemeyi pratik yapacaksın. Data Context oluşturuldu, bir Data Asset data_asset değişkenine atandı ve Kaggle Weather Data, dataframe adlı bir pandas DataFrame'ine yüklendi. Great Expectations ve pandas sırasıyla gx ve pd olarak kullanılabilir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Great Expectations ile Veri Kalitesine Giriş

Kursa Göz Atın

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Create Batch Definition and Batch
batch_definition = data_asset.add_batch_definition_whole_dataframe(
  name="my_batch_definition"
)
batch = batch_definition.get_batch(
  batch_parameters={"dataframe": dataframe}
)

# Print columns list
batch_columns = batch.____()
print(batch_columns)

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Great Expectations ile Veri Kalitesine Giriş

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başla

Great Expectations (GX)’in veri kalitesini izlemek için neden bu kadar güçlü bir araç olduğunu anla. Bir Data Context kullanarak oturum başlatma dahil GX’in temellerine alış; bir Data Source, Data Asset ve Batch Definition kullanarak bir pandas dataframe’ini nasıl yükleyeceğini öğren.

Exercise 1: Bir Data Context Oluştur Exercise 2: Kendi Data Context'ini oluştur Exercise 3: GX’e Hızlı Bir Bakış Exercise 4: Anahtar Terim Tanımları Exercise 5: Veriye Bağlan Exercise 6: Kavram Gözden Geçirme Exercise 7: Bir Data Source ve Data Asset oluştur Exercise 8: Verileri Toplu Olarak Oku Exercise 9: Bir Yığın Tanımı ve Yığın Oluştur Exercise 10: Batch'ini İncele

Geçerli egzersiz

Temel şekil ve şema Expectation’ları oluştur ve değerlendir. Expectation’larını tek tek, bir Batch Definition ile bir Expectation Suite’in parçası olarak ya da bir Validation Definition kullanarak doğrula.

Exercise 1: Expectations Oluştur Exercise 2: Bir Sütun Sayısı Expectation'ı Oluştur Exercise 3: Doğrulama Sonuçlarını Değerlendir Exercise 4: Şema Beklentileri Exercise 5: Bir Sütun Adı Beklentisi Belirle Exercise 6: Bir Sütun Aralığı Beklentisi Oluştur Exercise 7: Bir Expectation Paketi Oluştur Exercise 8: Bir Expectation Suite oluştur Exercise 9: Expectation Suite'ünü doğrula Exercise 10: Expectation Suite'lerini Doğrula Exercise 11: Bir Doğrulama Tanımı Oluştur ve Çalıştır Exercise 12: Doğrulama Tanımı ve Yığın (Batch) Tanımı

Gerçek dünyada Expectation’ların dinamik doğasına hâkim olmana yardımcı olacak pratik beceriler öğren. Validation Definition’ları Checkpoint’ler kullanarak dağıt; Expectation Suite’lerini güncelle; ve temel GX bileşenlerini eklemeyi, getirmeyi, listelemeyi ve silmeyi öğren.

Exercise 1: Doğrulama Tanımlarını Dağıt Exercise 2: Kavram Kontrolü Exercise 3: Bir Checkpoint Oluştur Exercise 4: Expectation Suite'lerini Güncelle Exercise 5: Bir Expectation'ı Kopyala Exercise 6: Bir Expectation'ı Sil Exercise 7: Bir Expectation'ı Güncelle Exercise 8: Bileşenleri Yönet Exercise 9: Bileşen ekle ve listele Exercise 10: Bir Checkpoint'i Yönet

Expectation’ların dünyasına doğrudan dal. Temel sütun Expectation’ları, satır ve toplulaştırma düzeyinde sayısal Expectation’lar, metin ve metin ayrıştırılabilirliği Expectation’ları ve daha fazlasını oluşturmayı pratiğe dök. Expectation’ları bir dataframe’in yalnızca bazı satırlarına nasıl uygulayacağını öğren.

Exercise 1: Temel Sütun Expectations Exercise 2: Satır düzeyinde Expectations oluştur Exercise 3: Toplam düzeyinde Expectation'lar oluştur Exercise 4: Türe Özgü Expectations Exercise 5: Sayısal Expectation'lar oluştur Exercise 6: String Expectation’ları belirle Exercise 7: Koşullu Expectations Exercise 8: Koşullu bir Expectation yaz Exercise 9: Koşullu Bir Expectation'ı Tersine Çevir Exercise 10: Kapanış