dataprime 0.1.9

数据智脑开源计算引擎dataprime

数据智脑计算引擎dataprime

dataprime是一款数据计算引擎，提供了数据钻取、过滤、生成、采样、聚合、排序等功能，输入dataframe对象，调用不同方法，即可返回相应的结果, 并且可以结合celery进行异步调用 ​

一 快速开始

• 安装

pip install dataprime

• 使用

import json

from dataprime.dataprime import DataPrime
import pandas as pd

# 准备数据
data = [
        {"name": "test1", "time": "2021-01-05", "score": 10},
        {"name": "test2", "time": "2021-01-12", "score": 20},
        {"name": "test3", "time": "2021-01-24", "score": 30}
]

# 过滤参数
filter_list = [
    {
        "column": "score",
        "dtype": "int",
        "filter": {
            "condition": "greater_than",
            "value": "10",
            "max": 0,
            "min": 0
        }
    }
]

data_frame = pd.read_json(json.dumps(data))

# 初始化一个DataPrime对象
dp = DataPrime(dataframe=data_frame)

# 调用方法进行处理, 返回一个dataframe对象
result = dp.filter(filter_list).dataframe

print(result)

​

二 使用文档

1.钻取 Drill

钻取是以一个时间字段为维度，将数据按年、月、日进行细分 ​

• 参数字段

drill_granularity_list 钻取粒度列表，包含年、月、日 drill_node_list 钻取节点列表 dimensions 钻取字段 ​

• 参数示例:

drill_granularity_list = [
    {
        "value": "YEAR",
        "label": "年"
    },
    {
        "value": "MONTH",
        "label": "月"
    },
    {
        "value": "DAY",
        "label": "日"
    }
]

drill_node_list = [
    {
        "granularity": "",
        "point": "YEAR",
    },
    {
        "granularity": "YEAR",
        "point": "2021",
    },
    {
        "granularity": "MONTH",
        "point": "01",
    }
]

dimensions = [
    {
        "column": "time",
        "dtype": "datetime",
    }
]

• 使用示例

result = dp.drill(drill_granularity_list, drill_node_list, dimensions).dataframe

2.过滤 Filter

过滤是根据某一个度量字段，通过一定条件来筛选需要的数据

• 参数示例

filter_list = [
    {
        "column": "score",             # 过滤字段
        "dtype": "int",                # 字段类型
        "filter": {
            "condition": "less_than",  # 过滤条件
            "value": "100",            # 过滤值
            "max": 50,                 # 最大值, 区间判断时用到
            "min": 0                   # 最小值, 区间判断时用到
        }
    }
]

• 使用示例

result = dp.filter(filter_list).dataframe

• condition选项

条件	值
等于	equal
不等于	not_equal
区间内	in_between
区间外	out_between
大于	greater_than
大于等于	equal_greater_than
小于	less_than
小于等于	equal_less_than
包含	contains
不包含	not_contains

3.生成器 Generator

生成器是在dataframe中新增一列，提供求和、求平均值、计算行等结果，例如有a、b两列，可以通过生成器生成"a-b-平均值"列 ​

• 参数示例

generated_metric_list = [
    {
        "dtype": "float",
        "operate": {
            "label": "均值",
            "value": "Avg"          # 生成类型
        },
        "source_col_list": [        # 源数据列
            {
                "column": "age",
                "dtype": "int"
            },
            {
                "column": "score",
                "dtype": "int"
            }
        ],
        "column": "age-score-均值"  # 生成列名称
    }
]

• 使用示例

result = dp.generate(generated_metric_list).dataframe

• 生成类型

生成类型	值value
平均值	Avg
求和	Sum
计算行	COUNT_COL

4.采样 Sampling

采样是指通过等距采样、随机采样等方式，对数据进行采样，获取一定数量的行 ​

• 参数示例

sample = {
    "number": 5,      # 采样数量
    "type": "random"  # 采样方式, 随机:random  等距:equidistant
}

• 使用示例

result = dp.sample(5, "random").dataframe

5.聚合 Aggregate

聚合是对数值(度量)列进行聚合，可以进行计数、求和、求平均值等聚合操作 ​

• 参数示例

aggregation_list = [
    {
        "column": "age",          # 源数据列
        "dtype": "int",
        "aggregation_option": {
            "label": "均值",
            "value": "mean"       # 聚合方法
        }
    },
    {
        "column": "score",
        "dtype": "int",
        "aggregation_option": {
            "label": "均值",
            "value": "mean"
        }
    }
]

• 可用的聚合方法

['count', 'sum', 'mean', 'median', 'std', 'var', 'max', 'min'] ​

• 使用示例

result = dp.aggregate(aggregation_list).dataframe

6.排序 Sorting

排序是根据某一个数据列进行升降排序 ​

• 参数示例

sort = {
	"condition": "desc",  # 升序:desc  降序:asc
    "column": "time"      # 排序字段
}

• 使用示例

result = dp.order_by("time", "desc").dataframe

7.top N

top N是指按照某一列的值进行排序，取出前几行 ​

• 参数示例

top_n_param = {
    "column": "score",     # 排序字段
    "condition": "desc",   # 排序方式， 升序:desc  降序:asc
    "limit": 3             # 取出数量
}

• 使用示例

result = dp.top_n("score", "desc", 3).dataframe

8.统一入口

除了上述的单个方法外，也可以使用dataprime.process_df_operator()来同时进行多个数据处理操作,参数字段与上面相同 ​

• 使用示例

dataprime = DataPrime(
    dataframe=data_frame,
    **{
        "dimensions": dimension_list,
        "metrics": metric_list,
        "calculation_flow_nodes": calculation_flow_nodes,
        "generated_metric_list": generated_metric_list,
        "filter_list": filter_list,
        "aggregation_list": aggregation_list,
        "sample": sample,
        "drill_granularity_list": drill_granularity_list,
        "drill_node_list": drill_node_list,
        "sort": sort_param,
        "topn": top_n_param
    }
)

result = dataprime.process_df_operator()

• calculation_flow_nodes为计算节点列表, 可选值有:

  DRILLING 钻取

  SAMPLING 采样

  FILTER 过滤

  AGGREGATION 聚合

  例如需要钻取、采样两种计算，则calculation_flow_nodes=["DRILLING", "SAMPLING"], 同时也需要传递这２个计算节点对应的参数drill_node_list drill_granularity_list filter_list. 使用多个计算节点时, 按照列表中元素的先后顺序来依次调用

9.链式调用

上述的单个数据处理方法可以进行链式调用，如:

result = dp.order_by("time", "desc").sample(5, "random").dataframe

三 异步调用

dataprime可以结合celery进行异步调用, 主要通过AsyncDataprime提供的接口来调用, 其方法名称与同步调用时一致, 返回结果为celery任务的id,使用示例如下:

• 初始化celery工程文件

  执行以下代码

  from dataprime.dataprime import DataPrime
  
  dp = DataPrime()
  dp.init_celery()
  

  将会在当前目录下生成 dataprime_celery文件夹, 包含以下文件：

  celery_app.py celery主入口文件

  config.py celery配置文件, 需要手动配置broker_url和result_backend

  task.py celery任务文件

• celery的其余使用配置参考其官方文档:

  https://docs.celeryproject.org/en/stable/

• 启动celery worker

  配置好celery的broker, backend等配置之后，执行以下命令启动

  celery -A dataprime_celery.celery_app worker -l INFO

• 发送异步任务请求 　

from async_dataprime.executor import AsyncDataPrime

# 初始化
dataframe="A dataframe object"
adp = AsyncDataPrime()

filter_list = [
    {
        "column": "score",
        "dtype": "int",
        "filter": {
            "condition": "greater_than",
            "value": "10",
            "max": 0,
            "min": 0
        }
    }
]

# 调用方法进行处理, 返回异步任务的任务id
# 异步任务的方法和同步调用时的方式名称一致,调用对象换成了AsyncDataPrime对象
task_id = adp.filter(dataframe=dataframe, filter_list=filter_list)
print(task_id)

• 获取结果

　　异步任务的结果是以json的格式存储在事先配置的redis backend中, 通过task_id即可获取:

# 执行任务
adp = AsyncDataPrime()
task_id = adp.filter(data_frame, filter_list)

# 等待任务完成

# 获取结果, datatype可选"json"或"dataframe"
res = adp.get_async_result(task_id, data_type="dataframe")
print(res)

四 开源协议

本项目采用 木兰宽松许可证

http://license.coscl.org.cn/MulanPSL2/