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Série Tool Mastery : Utilisation de Python dans Alteryx

Alteryx
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Introduction

 

Cet article fait partie de la série Tool Mastery, une compilation des contributions de la base de connaissances destinée à présenter divers exemples de travail pour les outils D'alteryx Designer. Ici, nous allons explorer les utilisations de l’Outil Python;

 

Python est l’un des langages de programmation dont la croissance est la plus rapide au monde et est utilisé pour une

Python.png

grande variété d’applications allant de la manipulation de données de base à la data science et au développement de logiciels.

L'outil Python vous permet d'exécuter du code de manière transparente dans le cadre de votre flux de travail Alteryx. De même que pour le R-Tool, vous devez avoir une expérience de la programmation avec Python afin d’utiliser pleinement cet outil. Dans cet article, nous allons vous présenter les principes de base pour utiliser cet outil.

 

Lorsque vous déposez l’outil Python pour la première fois dans votre canvas, vous aurez aurez la fenêtre suivante. Cela extrait les données dans l'outil Python afin que vous puissiez les importer dans votre code Python.

2018-11-19_8-08-34.png
 
Après quelques secondes, vous verrez apparaitre Jupyter Notebook. 
 
 
Jupyter.png

 

Pour une introduction générale sur Jupyter Notebook, n'hésitez pas à consulter la documentation pour débutants. 

La première étape de code est d'importer le package "Alteryx API", qui vous permet de passer la donnée entre le moteur Alteryx et l'outil Python. Si vous souhaitez lire les données depuis Alteryx our poussez les données dans l'outil python, vous devez commencer : 

 

from ayx import Alteryx

 

Ce code est fondamentale, c'est pour ça qu'il est automatiquement inscrit dans la première ligne de l'outil Python

Alteryx Package.png

Pour lancer une ligne individuellement dans l'outil python, vous devez cliquer sur le bouton play dans la barre.

 

Run.png

 

En plus du package "ayx", l'outil python vient avec plusieurs packages importés par défaut. Ces packages sont listés dans la liste dans la documentation d'aide. Il y a aussi un excellent article pour revoir les fonctionnalités de chacune de ces packages. Pour charger un package qui est déjà installé, vous pouvez utiliser la commande "Import".

Si vous voulez installer un package qui n'est pas installé par défaut, vous pouvez utiliser la fonction Package.installpackages() 

 

Python package.png

 

Pour le succès, vous verrez une variation dans les messages liés à la dépendances et la version du package installé.

 

package.png

 

 

Tutoriel

Note : Pour suivre ce tutoriel, veuillez télécharger le dataset "Iris" en pièce jointe de cet article

 

Si vous importez des données via l'ancrage d'entrée dans Alteryx, vous devrez exécuter le workflow pour rendre les données entrantes disponibles pour l'outil Python. Après avoir exécuté leworkflow , vous pouvez utiliser la fonction Alteryx.read () pour importer les données dans Python.

Le seul argument de cette fonction est la connexion spécifique que vous lisez. Comme dans l’outil R, cet argument est une chaîne et doit comporter des guillemets.

2018-07-30_16-03-02.png
Pour lire le data stream comme nom de variable, le code va lire : 
2018-11-19_8-31-47.png

 

Si vous essayez de lire les donnée avant de lancer le workflow, vous verrez l'erreur suivante "FilenotFounderror"

2018-08-08_16-19-00.png

 

La solution est d'enregistrer le workflow et lancer le workflow avant. La prochaine fois que vous lancerez le worfklow, l'erreur sera résolue. 

Tout ce qui est lu dans l'outil pythin est lu en tant que data frame pandas.

 

Cela permet une plus grande flexibilité pour le traitement des données en Python. Vous pouvez changer le format des données après les avoir lu, mais vous devrez retourner toutes les sorties dans un data frame pandas.

 

Maintenant que j'ai introduit mes données, j'aimerais les analyser. Tout d'abord, je vais créer une nouvelle cellule en cliquant sur l'icône plus à côté du bouton Enregistrer / Créer un point de contrôle.

2018-11-19_8-32-46.png

 

Pour cette démonstration, je souhaite exécuter une analyse de cluster sur le célèbre dataset Iris. Dans ma nouvelle cellule, je vais donc charger la fonction KMeans à partir du module d'apprentissage Python de Sci-kit (fourni avec l'installation de l'outil Alteryx Python), et écrire du code simple, créer des clusters et les afficher.

2018-08-07_11-27-41.png

 

Maintenant, je peux visualiser mes clusters avec la bibliothèque python matplotlib.pyplot (également incluse avec l'outil Python par défaut).

 

opt2.png

Enfin, l'écriture d'une sortie à partir de l'outil Python peut être effectuée à l'aide de la fonction Alteryx.write(). Cette fonction est actuellement prise en charge uniquement pour les data frame pandas. Si vous essayez d'écrire autre chose qu'un dataframe, vous obtiendrez l'erreur TypeError suivante.

 

2018-08-07_11-45-24.png

 

Cette erreur peut être résolue en convertissant votre sortie en un bloc de données pandas. Si vous n'êtes pas encore familiarisé avec les bases de données de pandas, vous pouvez trouver utile l’introduction aux structures de données de pandas ou la documentation de 10 minutes sur les pandas. Une fois que vous avez écrit le code avec Alteryx.write () dans l'outil Python, vous devez exécuter l'ensemble du flux de travail pour afficher les résultats dans les ancres de sortie de l'outil.

 

2018-08-07_11-56-22.png

 

Il ne vous reste plus qu'à exécuter le workflow et les résultats seront renseignés dans l'ancre 1 des sorties de l'outil Python.

Avec cet aperçu, j'espère que vous vous sentirez à l'aise pour lire, écrire et traiter des données dans l'outil Python. Les seules limites sont maintenant votre imagination!

Si vous avez des commentaires à nous faire sur cet outil, envoyez-les à la page Idées de produits! Nos responsables de produits sont très actifs ici et aimeraient avoir des idées de fonctionnalités ou de limitations dans l'outil que vous rencontrez.

A présent, vous devriez avoir des compétences de niveau expert avec l'outil Python! Si vous pouvez penser à un cas d'utilisation que nous avons laissé de côté, n'hésitez pas à utiliser la section commentaires ci-dessous! 

Restez à l'écoute de nos derniers messages cen suivant @alteryx sur Twitter! Si vous souhaitez maîtriser tous les outils de Designer, envisagez de vous abonner aux notifications par courrier électronique.

 

Bonne journée, 

Zakaria 

Sales Engineer - France

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