VS Code 中 Data Wrangler 入门

Data Wrangler 是一款以代码为中心的数据查看和清理工具，它集成在 VS Code 和 VS Code Jupyter Notebooks 中。它提供了一个丰富的用户界面，用于查看和分析你的数据，显示富有洞察力的列统计信息和可视化，并在你清理和转换数据时自动生成 Pandas 代码。

以下是从笔记本中打开 Data Wrangler 并使用内置操作分析和清理数据的示例。然后，自动生成的代码将导出回笔记本。

本文档涵盖如何

• 安装和设置 Data Wrangler
• 从笔记本启动 Data Wrangler
• 从数据文件启动 Data Wrangler
• 使用 Data Wrangler 探索你的数据
• 使用 Data Wrangler 对你的数据执行操作和清理
• 编辑数据整理代码并将其导出到笔记本
• 故障排除和提供反馈

设置你的环境

1. 如果你还没有安装，请安装 Python。重要提示：Data Wrangler 仅支持 Python 3.8 或更高版本。
2. 安装 Visual Studio Code。
3. 安装 Data Wrangler 扩展

当你第一次启动 Data Wrangler 时，它会询问你希望连接到哪个 Python 内核。它还会检查你的机器和环境，查看是否安装了所需的 Python 包，例如 Pandas。

以下是 Python 和 Python 包的所需版本列表，以及它们是否由 Data Wrangler 自动安装

如果在你的环境中未找到这些依赖项，Data Wrangler 将尝试使用 pip 为你安装它们。如果 Data Wrangler 无法安装依赖项，最简单的解决方法是手动运行 pip install，然后再次启动 Data Wrangler。Data Wrangler 需要这些依赖项才能生成 Python 和 Pandas 代码。

打开 Data Wrangler

无论何时你使用 Data Wrangler，你都处于一个沙盒环境中，这意味着你可以安全地探索和转换数据。原始数据集在你明确导出更改之前不会被修改。

从 Jupyter Notebook 启动 Data Wrangler

有三种方法可以从你的 Jupyter Notebook 启动 Data Wrangler

1. 在 Jupyter > 变量面板中，在任何受支持的数据对象旁边，你都可以看到一个用于启动 Data Wrangler 的按钮。
2. 如果你的笔记本中有一个 Pandas 数据框，你现在可以在运行输出数据框的代码后，在单元格底部看到一个在 Data Wrangler 中打开 'df' 按钮（其中 'df' 是你的数据框的变量名）。这包括 1) df.head(), 2) df.tail(), 3) display(df), 4) print(df), 5) df。
3. 在笔记本工具栏中，选择查看数据会弹出一个列表，其中包含笔记本中所有受支持的数据对象。然后你可以选择该列表中你希望在 Data Wrangler 中打开的变量。

直接从文件启动 Data Wrangler

你也可以直接从本地文件（例如 .csv 文件）启动 Data Wrangler。为此，在 VS Code 中打开包含你想要打开的文件的任何文件夹。在文件资源管理器视图中，右键单击该文件，然后点击在 Data Wrangler 中打开。

Data Wrangler 目前支持以下文件类型

• .csv/.tsv
• .xls/.xlsx
• .parquet

根据文件类型，你可以指定文件的分隔符和/或工作表。

你还可以将这些文件类型设置为默认使用 Data Wrangler 打开。

UI 导览

Data Wrangler 在处理数据时有两种模式。每种模式的详细信息将在下面的后续部分中进行解释。

1. 查看模式：查看模式优化了界面，使你能够快速查看、筛选和排序数据。此模式非常适合对数据集进行初步探索。
2. 编辑模式：编辑模式优化了界面，使你能够对数据集应用转换、清理或修改。当你在界面中应用这些转换时，Data Wrangler 会自动生成相关的 Pandas 代码，这些代码可以导出回你的笔记本以供重用。

注意：默认情况下，Data Wrangler 以查看模式打开。你可以在“设置”编辑器中更改此行为 。

查看模式界面

1. 如果选择了特定列，数据摘要面板会显示你的整体数据集或该列的详细摘要统计信息。

2. 你可以从列的标题菜单中对列应用任何数据筛选/排序。

3. 在 Data Wrangler 的查看或编辑模式之间切换，以访问内置数据操作。

4. 快速洞察标题是你快速查看每列有价值信息的地方。根据列的数据类型，快速洞察会显示数据的分布或数据点的频率，以及缺失值和唯一值。

5. 数据网格为你提供了一个可滚动窗格，你可以在其中查看整个数据集。

编辑模式界面

切换到编辑模式会启用 Data Wrangler 中的额外功能和用户界面元素。在下面的屏幕截图中，我们使用 Data Wrangler 将最后一列中的缺失值替换为该列的中位数。

1. 操作面板是你搜索 Data Wrangler 所有内置数据操作的地方。这些操作按类别组织。

2. 清理步骤面板显示了以前已应用的所有操作的列表。它使用户能够撤消特定操作或编辑最新操作。选择一个步骤将突出显示数据差异视图中的更改，并显示与该操作相关的生成代码。

3. 导出菜单允许你将代码导出回 Jupyter Notebook 或将数据导出到新文件。

4. 当你选择了一个操作并正在预览其对数据的影响时，网格会叠加显示一个数据差异视图，显示你对数据所做的更改。

5. 代码预览部分显示了 Data Wrangler 在选择操作时生成的 Python 和 Pandas 代码。未选择操作时，该部分为空。你可以编辑生成的代码，这将导致数据网格突出显示对数据的影响。

Data Wrangler 操作

内置的 Data Wrangler 操作可以从操作面板中选择。

下表列出了 Data Wrangler 初始版本目前支持的 Data Wrangler 操作。我们计划在不久的将来添加更多操作。

如果缺少你希望 Data Wrangler 支持的操作，请在我们的 Data Wrangler GitHub 存储库中提交功能请求。

修改上一步骤

生成的代码的每个步骤都可以通过清理步骤面板进行修改。首先，选择你想要修改的步骤。然后，当你对操作进行更改时（通过代码或操作面板），你的更改对数据的影响将在网格视图中突出显示。

编辑并导出代码

在 Data Wrangler 中完成数据清理步骤后，有三种方法可以从 Data Wrangler 导出清理后的数据集。

1. 将代码导出回笔记本并退出：这会在你的 Jupyter Notebook 中创建一个新单元格，其中包含所有你生成的数据清理代码，并将其打包成一个 Python 函数。
2. 将数据导出到文件：这将清理后的数据集作为新的 CSV 或 Parquet 文件保存到你的机器上。
3. 将代码复制到剪贴板：这将复制 Data Wrangler 为数据清理操作生成的所有代码。

搜索列

要在数据集中查找特定列，请从 Data Wrangler 工具栏中选择转到列并搜索相应列。

故障排除

常见内核连接问题

对于常见的连接问题，请参阅上面“连接到 Python 内核”部分中关于替代连接方法的内容。要调试与本地 Python 解释器选项相关的问题，一种可能的解决方法是安装不同版本的 Jupyter 和 Python 扩展。例如，如果安装了稳定版本的扩展，你可能需要安装预发布版本（反之亦然）。

要清除已缓存的内核，你可以从命令面板运行 Data Wrangler: Clear cached runtime 命令 ⇧⌘P (Windows, Linux Ctrl+Shift+P)。

打开数据文件时出现 UnicodeDecodeError

如果你在直接从 Data Wrangler 打开数据文件时遇到 UnicodeDecodeError，这可能是由两个可能的问题引起的

1. 你尝试打开的文件编码不是 UTF-8
2. 文件已损坏。

要解决此错误，你需要从 Jupyter Notebook 而不是直接从数据文件打开 Data Wrangler。使用 Jupyter Notebook 通过 Pandas 读取文件，例如使用 read_csv 方法。在 read 方法中，使用 encoding 和/或 encoding_errors 参数来定义要使用的编码或如何处理编码错误。如果你不知道哪个编码可能适用于此文件，你可以尝试使用 chardet 等库来推断一个可用的编码。

问题和反馈

如果你遇到问题、有功能请求或任何其他反馈，请在我们的 GitHub 存储库中提交 Issue：https://github.com/microsoft/vscode-data-wrangler/issues/new/choose

数据和遥测

适用于 Visual Studio Code 的 Microsoft Data Wrangler 扩展收集使用数据并将其发送给 Microsoft，以帮助改进我们的产品和服务。阅读我们的隐私声明以了解更多信息。此扩展尊重 telemetry.telemetryLevel 设置，你可以在 https://vscode.js.cn/docs/configure/telemetry 上了解更多信息。