【亲测免费】 Great Expectations 教程

1. 项目介绍

Great Expectations 是一个开源的数据质量框架，旨在帮助数据科学和数据工程团队确保其数据集的质量和可靠性。它提供了可表达且可扩展的数据单元测试（称为“期望”），这些测试可以自动生成易于理解的人类语言数据文档。通过数据验证、探索性数据分析（EDA）和数据清理，Great Expectations 促进了组织内部的清晰沟通和知识传递。

2. 项目快速启动

安装

首先，你需要在Python环境中安装Great Expectations。打开终端或命令提示符，然后运行以下命令：

pip install great_expectations

创建Data Context

安装完成后，在Python环境中创建一个数据上下文（Data Context）：

import great_expectations as gx
context = gx.init()

这将引导你完成配置过程，以连接到你的数据源并设置其他必要参数。

3. 应用案例和最佳实践

• 数据摄入验证：从外部来源导入数据时，Great Expectations 可以验证数据是否满足预定义的期望，例如字段完整性、数据类型一致性等。
• 转换后检查：在对数据进行处理或清洗之后，你可以使用Great Expectations测试数据是否符合预期的转换结果。
• 预防低质量数据：通过在数据管道中集成Great Expectations，可以防止不符合标准的数据进入下游系统和应用程序。
• 知识捕获：让主题专家定义期望，Great Expectations 将它们记录下来，便于未来参考和自动化。

4. 典型生态项目

Great Expectations 可以与其他工具和库无缝协作，如：

• Jupyter Notebooks：在Notebook环境中直接集成Great Expectations，方便交互式数据探索和验证。
• CI/CD 工具：例如 Jenkins 或 GitLab CI，用于在代码部署前自动执行数据质量检查。
• 大数据平台：如 Spark 和 Dask，Great Expectations 可以与这些分布式计算框架配合，处理大规模数据集。
• 数据库和仓库：包括 PostgreSQL、SQL Server、BigQuery 等，Great Expectations 支持多种数据存储的连接和验证。

要了解更多关于如何将Great Expectations集成到你的项目中，请查阅官方文档 https://docs.greatexpectations.io/ 获取详细指导和示例。