Bir Sütun Sayısı Expectation'ı Oluştur

Son videoda, bir tablonun satır sayısı için ExpectTableRowCountToEqual(value: int) Expectation'ını öğrendik. Videonun sonunda gördüğümüz gibi, Great Expectations'ta ExpectTableColumnCountToEqual(value: int) adlı bir Expectation da var. Bu sınıf aynıdır, ancak satır sayısı yerine sütun sayısına uygulanır. Bu egzersizde, bir sütun sayısı Expectation'ı oluşturup doğrulamak için bu sınıfı uygulayacaksın.

Videoda referans verdiğimiz Yenilenebilir Enerji Üretimi veri kümesini kullanacaksın. Veri kümesi hakkında daha fazla bilgiyi buradan edinebilirsin.

Veri kümesi zaten bir Batch içine yüklenmiş ve batch değişkenine atanmış durumda. Great Expectations ve pandas sırasıyla gx ve pd olarak kullanılabilir.

Bu egzersiz

Great Expectations ile Veri Kalitesine Giriş

kursunun bir parçasıdır

Kursu Görüntüle

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.


# Create table column count Expectation
expectation = gx.expectations.____(
	value=____
)

Kodu Düzenle ve Çalıştır

Bu egzersiz

Great Expectations ile Veri Kalitesine Giriş

kursunun bir parçasıdır

IntermediárioNível de habilidade

4.8+

Kursa Ücretsiz Başlayın

Understand why Great Expectations (GX) is such a powerful tool for monitoring data quality. Get familiar with the basics of GX, including how to start a session using a Data Context, and how to load in a pandas dataframe using a Data Source, Data Asset, and Batch Definition.

Exercise 1: Create a Data Context Exercise 2: Create your Data Context Exercise 3: Sneak Peek into GX Exercise 4: Keyword Definitions Exercise 5: Connect to Data Exercise 6: Concept Review Exercise 7: Create a Data Source and Data Asset Exercise 8: Read Data in Batches Exercise 9: Create a Batch Definition and Batch Exercise 10: Inspect your Batch

Create and evaluate basic shape and schema Expectations. Validate your Expectations either individually, as part of an Expectation Suite with a Batch Definition, or using a Validation Definition.

Exercise 1: Expectations Oluştur Exercise 2: Bir Sütun Sayısı Expectation'ı Oluştur

Geçerli Egzersiz

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

Learn practical skills that will help you dominate the dynamic nature of Expectations in the real world. Deploy Validation Definitions using Checkpoints; update your Expectation Suites; and learn how to add, retrieve, list, and delete key GX components.

Exercise 1: Deploy Validation Definitions Exercise 2: Concept Check Exercise 3: Create a Checkpoint Exercise 4: Update Expectation Suites Exercise 5: Copy an Expectation Exercise 6: Delete an Expectation Exercise 7: Update an Expectation Exercise 8: Manage Components Exercise 9: Add and list components Exercise 10: Manage a Checkpoint

Dive head-first into the world of Expectations. Practice creating basic column Expectations, row- and aggregate-level numeric Expectations, string and string parseability Expectations, and more. Learn how to apply Expectations to only some rows of a dataframe.

Exercise 1: Basic Column Expectations Exercise 2: Establish row-level Expectations Exercise 3: Establish aggregate-level Expectations Exercise 4: Type-Specific Expectations Exercise 5: Establish numeric Expectations Exercise 6: Establish string Expectations Exercise 7: Conditional Expectations Exercise 8: Write up a Conditional Expectation Exercise 9: Invert a Conditional Expectation Exercise 10: Wrap-Up