Estruturação de dados usando o Acelerador de Código PROSE
Aplica-se a: 
SQL Server 2019 (15.x)
Importante
O complemento Clusters de Big Data do Microsoft SQL Server 2019 será desativado. O suporte para Clusters de Big Data do SQL Server 2019 será encerrado em 28 de fevereiro de 2025. Todos os usuários existentes do SQL Server 2019 com Software Assurance terão suporte total na plataforma e o software continuará a ser mantido por meio de atualizações cumulativas do SQL Server até esse momento. Para obter mais informações, confira a postagem no blog de anúncio e as opções de Big Data na plataforma do Microsoft SQL Server.
O Acelerador de Código PROSE gera código Python legível para suas tarefas de estruturação de dados. Você pode combinar o código gerado com seu código escrito à mão ao trabalhar em um notebook dentro do Azure Data Studio.
Este artigo fornece uma visão geral de como você pode usar o Acelerador de Código.
Observação
Program Synthesis using Examples, também conhecido como PROSE, é uma tecnologia da Microsoft que gera código legível usando o IA. Ele faz isso analisando a intenção de um usuário, bem como dados, gerando vários programas candidatos e escolhendo o melhor programa usando algoritmos de classificação. Para saber mais sobre a tecnologia PROSE, visite home page do PROSE.
O Acelerador de Código vem pré-instalado com o Azure Data Studio. Você pode importá-lo como qualquer outro pacote do Python no notebook. Por convenção, podemos importá-lo como cx, na forma reduzida.
import prose.codeaccelerator as cx
Na versão atual, o Acelerador de Código pode gerar de forma inteligente o código Python para as seguintes tarefas:
- Ler arquivos de dados para um dataframe do Pandas ou do Pyspark.
- Corrigir tipos de dados em um dataframe.
- Localizar expressões regulares representando padrões em uma lista de cadeias de caracteres.
Para obter uma visão geral dos métodos do Acelerador de Código, confira a documentação.
Ler dados de um arquivo para um dataframe
A leitura de arquivos para um dataframe envolve analisar o conteúdo do arquivo e determinar os parâmetros corretos a serem passados para uma biblioteca de carregamento de dados.
Dependendo da complexidade do arquivo, identificar os parâmetros corretos pode exigir diversas iterações.
O Acelerador de Código PROSE resolve esse problema analisando a estrutura do arquivo de dados e gerando automaticamente o código para carregar o arquivo. Normalmente, o código gerado analisa os dados de forma correta. Em alguns casos, talvez seja necessário ajustar o código para atender às suas necessidades.
Considere o exemplo a seguir:
import prose.codeaccelerator as cx
# Call the ReadCsvBuilder builder to analyze the file content and generate code to load it
builder = cx.ReadCsvBuilder(r'C:/911.txt')
#Set target to pyspark if generating code to use pyspark library
#builder.Target = "pyspark"
#Get the code generated to fix the data types
builder.learn().code()
O bloco de código anterior imprime o código Python a seguir para ler um arquivo delimitado. Observe como o PROSE descobre automaticamente o número de linhas a serem ignoradas, os cabeçalhos, quotechars, delimitadores etc.
import pandas as pd
def read_file(file):
names = ["lat",
"lng",
"desc",
"zip",
"title"]
df = pd.read_csv(file,
skiprows = 11,
header = None,
names = names,
quotechar = "\"",
delimiter = "|",
index_col = False,
dtype = str,
na_values = [],
keep_default_na = False,
skipinitialspace = True)
return df
O Acelerador de Código pode gerar código para carregar arquivos delimitados, JSON e de largura fixa em um dataframe. Para a leitura de arquivos de largura fixa, o ReadFwfBuilder também usa um arquivo de esquema legível por humanos que pode ser analisado para obter as posições de coluna. Para saber mais, confira a documentação.
Corrigir tipos de dados em um dataframe
É comum ter um dataframe do Pandas ou do Pyspark com tipos de dados errados. Esses tipos de dados incorretos ocorrem devido a alguns valores não conformes em uma coluna. Como resultado, os inteiros são lidos como Float ou Cadeias de caracteres e as datas são lidas como cadeias de caracteres. O esforço necessário para corrigir manualmente os tipos de dados é proporcional ao número de colunas.
Você pode usar o DetectTypesBuilder nessas situações. Ele analisa os dados e gera o código para corrigir os tipos de dados. O código serve como ponto de partida. Você pode revisá-lo, usá-lo ou modificá-lo conforme necessário.
import prose.codeaccelerator as cx
builder = cx.DetectTypesBuilder(df)
#Set target to pyspark if working with pyspark
#builder.Target = "pyspark"
#Get the code generated to fix the data types
builder.learn().code()
Para saber mais, confira a documentação.
Identificar padrões em sequências
| Linha | Nome | BirthDate |
|---|---|---|
| 0 | Bertram du Plessis | 1995 |
| 1 | Naiara Moravcikova | Unknown (desconhecido) |
| 2 | Jihoo Spel | 2014 |
| 3 | Viachaslau Gordan Hilario | 22 de abril de 1967 |
| 4 | Maya de Villiers | 19 de março de 1960 |
Dependendo do volume e da diversidade de dados, escrever expressões regulares para padrões diferentes na coluna pode ser uma tarefa muito demorada. O FindPatternsBuilder é uma ferramenta de aceleração de código poderosa que resolve o problema acima, gerando expressões regulares para uma lista de cadeias de caracteres.
import prose.codeaccelerator as cx
builder = cx.FindPatternsBuilder(df['BirthDate'])
#Set target to pyspark if working with pyspark
#builder.Target = "pyspark"
builder.learn().regexes
Aqui estão as expressões regulares geradas pelo FindPatternsBuilder para os dados acima.
^[0-9]{2}-[A-Z][a-z]+-[0-9]{2}$
^[0-9]{2}[\s][A-Z][a-z]+[\s][0-9]{4}$
^[0-9]{4}$
^Unknown$
Além da geração de expressões regulares, o FindPatternsBuilder também pode gerar código para clusterizar os valores com base em regexes gerados. Ele também pode afirmar que todos os valores em uma coluna estão em conformidade com as expressões regulares geradas. Para saber mais e ver outros cenários úteis, consulte o SDK do Microsoft PROSE Code Accelerator.