Frictionless-py 开源项目教程

Frictionless-py 开源项目教程

frictionless-py Data management framework for Python that provides functionality to describe, extract, validate, and transform tabular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/frictionless-py

1. 项目介绍

Frictionless-py 是一个用于数据管理的 Python 框架，旨在提供描述、提取、验证和转换表格数据的功能。它支持多种数据源和格式，并且提供了与流行平台的集成。该框架基于轻量级但全面的 Frictionless 标准，旨在确保数据质量和可用性。

主要功能

• 描述数据：可以推断、编辑和保存数据的元数据，确保数据质量和可用性。
• 提取数据：通过统一的表格接口读取数据，支持多种文件方案和数据格式。
• 验证数据：可以验证数据表、资源和数据集，生成统一的验证报告。
• 转换数据：可以清理、重塑和传输数据表和数据集，提供管道功能和低级接口。

2. 项目快速启动

安装

首先，使用 pip 安装 frictionless-py：

pip install frictionless

示例代码

以下是一个简单的示例，展示如何使用 frictionless-py 验证一个 CSV 文件：

from frictionless import validate

report = validate('data/invalid.csv')
print(report)

输出

[invalid] data/invalid.csv
  row  field  code              message
----- ------ ----------------- --------------------------------------------
    3      3  blank-header      Header in field at position "3" is blank
    4      4  duplicate-header  Header "name" in field "4" is duplicated
    2      3  missing-cell      Row "2" has a missing cell in field "field3"
    2      4  missing-cell      Row "2" has a missing cell in field "name2"
    3      3  missing-cell      Row "3" has a missing cell in field "field3"
    3      4  missing-cell      Row "3" has a missing cell in field "name2"
    4      4  blank-row         Row "4" is completely blank
    5      5  extra-cell        Row "5" has an extra value in field "5"

3. 应用案例和最佳实践

数据质量保证

在数据处理过程中，数据质量是一个关键问题。Frictionless-py 可以帮助你自动检测和修复数据中的错误，例如缺失值、重复值和格式错误。通过使用 validate 功能，你可以确保数据的完整性和一致性。

数据转换

在数据分析和机器学习项目中，数据转换是一个常见的需求。Frictionless-py 提供了强大的数据转换功能，可以帮助你清理和重塑数据，使其更适合进一步的分析和建模。

数据集成

Frictionless-py 支持多种数据源和格式，可以轻松集成来自不同来源的数据。通过使用 extract 功能，你可以从各种数据源中提取数据，并将其转换为统一的格式。

4. 典型生态项目

Pandas

Frictionless-py 可以与 Pandas 无缝集成，提供数据加载和验证功能。你可以使用 frictionless 加载数据，然后使用 Pandas 进行进一步的分析和处理。

SQLAlchemy

对于需要与数据库交互的项目，Frictionless-py 可以与 SQLAlchemy 结合使用。你可以使用 frictionless 从数据库中提取数据，并进行验证和转换，然后再将其加载回数据库。

Jupyter Notebook

在数据科学项目中，Jupyter Notebook 是一个常用的工具。Frictionless-py 可以与 Jupyter Notebook 结合使用，提供交互式的数据验证和转换功能，帮助你更好地理解和处理数据。

通过这些生态项目的结合，Frictionless-py 可以大大提高数据处理的效率和质量，帮助你更好地管理和利用数据。

frictionless-py Data management framework for Python that provides functionality to describe, extract, validate, and transform tabular data 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/fr/frictionless-py