Zoho DataPrep の Code Studio を使用したデータ変換では、構造化されたデータパイプライン内で、生データを分析用に加工・準備します。カスタムコードを記述することで、データのクレンジング、変換、準備、補強、再構成を行い、用途に合わせて整形できます。このプロセスにより、複数のソースからのデータ統合、欠損値の処理、新しい計算フィールドの作成、複雑なロジックの適用によるデータ品質の向上が可能になります。たとえば、さまざまなソースから流入する CRM データを、統合・整理して、より正確なインサイトを効率的に得ることができます。

1. 既存のパイプラインを開くか、新しいパイプラインを作成してデータをインポートします。これにより、データソース用のステージが作成されます。ステージを右クリックし、［Add Code Stage］オプションを選択します。

2. これにより、コードステージとデフォルトの出力ステージが作成されます。コードステージを右クリックすると、次のオプションが表示されます。

Edit: Code Studio エディターが開き、コードを編集できます。

Delete – パイプラインからコードステージを削除します。必要に応じて、または誤って削除した場合は、 元に戻すアイコンをクリックして変更を取り消せます。

Add Code Input stage – このオプションを選択するとコードステージがハイライトされます。矢印をクリックしてドラッグし、任意のステージをコードステージのタイトルに接続することで、そのステージをコードの入力データとして追加できます。

Add Code Output stage – コードステージに接続された追加の出力ステージを追加します。

3. Code Studio エディターのページが開き、サンプルコードが表示されます。

Code Editor: Code Studio エディターの中央セクションは、データのクレンジングや変換のためにコードを記述・編集・実行する専用の Python 環境です。

Library: Code Editor の左側にあり、デフォルトのライブラリが含まれています。デフォルトライブラリに加えて、Code Studio にファイルやライブラリをアップロードすることもできます。上部の［+ Add］アイコンをクリックして、新しいファイルの作成、ファイルのアップロード、ライブラリの追加を行います。Library は、すべてのフォルダーとそのファイルのディレクトリとして機能します。

4. Code Studio エディターに Python スクリプトを入力し、データの変換と準備を行います。スクリプトには名前を付けて保存してください。

5. 完了したら、上部の Test Run をクリックしてスクリプトを検証します。変換は最初の 100 行のデータに対して適用されます。

6. Test Run の結果は、画面下部の Console セクション内の Output と logs で確認できます。

Console: デバッグやトラブルシューティングに使用するテキストベースのインターフェイスです。スクリプト内のエラーはここに表示されます。エラーを修正して、再度テスト実行できます。

Output: 実行されたスクリプトの結果をプレビューするテーブルを表示します。

Code Editor のその他のオプション

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