Şu yazıyı okuyorsunuz: Takvim İşaretlemenizi Otomatikleştirin – Yapay Zekaya Doğru
İlk olarak dünyanın önde gelen yapay zeka ve teknoloji haber ve medya şirketi Towards AI’da yayınlandı. Yapay zeka ile ilgili bir ürün veya hizmet yaratıyorsanız sizi yapay zeka destekçisi olmayı düşünmeye davet ediyoruz. Towards AI’da yapay zeka ve teknoloji girişimlerinin ölçeklenmesine yardımcı oluyoruz. Teknolojinizi kitlelere ulaştırmanıza yardımcı olalım.
Programlama
Python kullanarak takvim işaretlemeyi otomatikleştirin
Temmuz python modülünü kullanarak özel bir takvim nasıl oluşturulur?
giriiş
Yeni bir yıla başlarken her zaman yeni bir karar, bir tatil planı veya ortaya çıkabilecek önemli bir olayla karşı karşıya kalırız. Kendimize bunları hatırlatmak için tüm özel günleri takvimde işaretliyoruz. Bazı kişiler takvimlerini uygulamalarda işaretlerken bazıları da fiziksel takvimlerini masaüstüne yerleştirip herkesin daha iyi görebilmesi için işaretler. Bulduğumuz takvim, genel hafta sonları ve tatiller için farklı bir renge sahip olabilir ve yaşadığınız ülkeye ve hatta eyalete göre değişebilir.
Neden özelleştirmelisiniz?
Benim durumumda, resmi tatilin (PH) devlete bağlı olduğu bir ülkede görevlendiriliyorum. PH işaretli fiziksel bir takvim alabilirsem iyi olur. İşyerinde ayrıca, örneğin bir projeyle, bir şirket etkinliğiyle ve hatta iş arkadaşlarımızın doğum günlerinin bir listesiyle ilgili önemli bir etkinlik için ‘ekstra’ bir takvime sahip olma eğilimindeyiz. Python Julia modülünü kullanarak, belirli bir yılda listelenen önemli tarihleri işaretlemek için yazdırmaya hazır özel takvimi işaretlemeyi otomatikleştirebiliriz.
Önkoşul
Kendi kişiselleştirilmiş takviminizi oluşturmak istiyorsanız ihtiyacınız olan ilk şey önemli tarih listesidir. Jupyter Notebook’u kullanarak demo için ülkemdeki (eyalet) tatil listesini kullanıyorum. Kod detaylarını profilimde bulabilirsiniz. github ve ayrıca CSV formatında örnek bir tatil listesi.
Adım 1: paketi yükleyin → içe aktarın → verileri okuyun
Kullanacağımız ana modül Temmuz. Bir sonraki adıma geçmeden önce modülü kurduğunuzdan emin olun. Yüklemeyi başardıktan sonra paketi içe aktarmaya devam edin. Verilerimizi işlemek için pandalara da ihtiyacımız var. Devam etmeden önce onu da aradığınızdan emin olun.
pandaları pdimport julyfrom july.utils olarak import date_range olarak içe aktar
Yüklemeyi başardıktan sonra paketi içe aktarmaya devam edin. Verilerimizi işlemek için pandaya da ihtiyacımız var. Devam etmeden önce onu da aradığınızdan emin olun. Pandas modülünü kullanarak Tarih sütunundaki tarihi ayrıştırmayı unutmayın.
df = pd.read_csv(‘2022_my_ph.csv’,parse_dates=[‘Date’])df.head(3)
2. Adım: Verileri işleyin
Bu adımdaki fikir, yıl boyunca tarihlerin bir listesini oluşturmaktır. 2022 ve önemli tarihi df’ye yazın. Tipik bir takvim olarak hafta sonları (Cumartesi ve Pazar) da başka bir arama yapılır. Dolayısıyla tatil ve hafta sonu olmak üzere iki farklı çerçevemiz olacak.
df1, ‘d’de olduğu gibi günlük sıklıkta 1 Ocak’tan 31 Aralık’a kadar olan tarihlerin bir listesini kapsarken, diğer bir df1b listesi ‘B’de olduğu gibi tek iş gününü kapsayacaktır.
Daha fazla bilgi bulabilirsiniz takma adları dengeleme Farklı zaman frekansını kullanarak başka bir veri çerçevesi oluşturmak istiyorsanız.
df1 = pd.date_range(“2022-01-01″,”2022-12-31”,freq=’d’)
df1b = pd.date_range(“2022-01-01″,”2022-12-31”,freq=’B’)
Bir sonraki satırda, veri çerçevesi df2’yi oluşturmak, 365 günlük sıfırlardan oluşan bir koleksiyon listesi içerir ve hem dizin tarihi df1’i hem de veri değeri df2’yi yeni bir veri çerçevesi df3’e entegre edeceğiz.
df2 = [0] * 365
df3 = pd.DataFrame(veri = df2, dizin = df1, sütunlar = [‘value’])
Yeni df3 veri çerçevesinde, iloc indeksleme özelliğini kullanarak df1’de listelenen belirli bir tatil tarihindeki başlangıç değerini (sıfır) güncelleyeceğiz. Hafta sonunu kutlamak için de benzer bir güncelleme yapılacak.
Not: olumsuz bir ifade var ~ çünkü başlangıçta df1b iş günlerinin bir listesi var. Tatilin hafta sonuna (Cumartesi ve Pazar) denk gelmesi durumunda bu yöntemin tatili maskeleyeceğini düşünebilirsiniz. Haklısın ve bu onu nasıl kullandığımıza bağlı.
Bu kadar. Takvimi df3 veri çerçevesi kullanarak çizmeye hazırız.
df3.iloc[df3.index.isin(df[‘Date’])]= 1
df3.iloc[~df3.index.isin(df1b)] = 2
3. Adım: Takvimin haritasını çıkarın
Temmuz modülünü kullanarak oluşturabileceğimiz iki tür takvim vardır; ya tipik bir takvim çizeriz ya da takvimin, katkı etkinliğimizi gösteren tipik bir GitHub profilinde gördüğünüz gibi başka bir versiyonunu çizeriz. Kişisel tercihim, tatillerde ve hafta sonlarında farklı renkteki tipik takvimin benim için fazlasıyla yeterli olduğunu düşünüyorum.
july.calendar_plot(df3.index, df3[‘value’],cmap = ‘Temmuz’,tag_date = DOĞRU,incir boyutu = Hiçbiri)
Bazı uygulamalar için GitHub tarzı bir takvim de amacınıza uygun olabilir. Yine, her şey onu nasıl kullandığımıza bağlı. Dikkat edilmesi gereken bir diğer husus, bu Temmuz modülünün matplotlib modülü üzerinde yapıldığıdır. Bu koda benzer parametre ayarları uygulanabilir: cmap Takviminizi hangi renkle işaretlemeyi tercih edersiniz?
temmuz.heatmap(dates=df3.index, data=df3[‘value’]cmap=’Pie1_r’,grid_month=DOĞRUyatay =DOĞRU,tag_value=SAHTE,tag_date=DOĞRU,tag_week=DOĞRU,ay_tag=DOĞRUetiket_yılı=DOĞRU,renk çubuğu=SAHTE,fontfamily=”tek aralıklı”,fontsize=8,başlık=Hiçbiri,başlık boyutu = ‘büyük’, dpi = 100)
Çözüm
Bu yazıda python July modülünü kullanarak takvim işaretlemenizi otomatikleştirmek için basit bir kod ele aldık. Umarım günlük faaliyetlerinizde herhangi bir özel durumu hatırlamayı faydalı ve faydalı bulursunuz.
Okuduğunuz için teşekkürler. Buradaki kodu çatallamaktan ve değiştirmekten çekinmeyin Github deposu durumunuza uyum sağlamak için.
Referans
[1] piton modülü Temmuz
Veri analizinde faydalı bilgileri paylaşmayı ve insanların bundan nasıl yararlanabileceğini görmeyi seviyorum. Beni Medium’da takip edin ve yapıcı bir katkınız varsa ve yorumlar aracılığıyla nasıl geliştirilebileceğini bana bildirin. Benimle iletişime geçebilirsiniz LinkedIn herhangi biri heyecan. Öğrenme çabanızda başarılar mı?
Takvim İşaretlemenizi Otomatikleştirin, ilk olarak Medium’da Towards AI’da yayınlandı; burada insanlar bu hikayeyi vurgulayarak ve yanıtlayarak konuşmaya devam ediyorlar.
Towards AI aracılığıyla yayınlandı
Diğer ilginç konular:
