<jupyter_start><jupyter_text>準備dfを分析結果のDataFrameとし，次のcolumnを持つとする- date- name- job- label- comment- url- topic- x- yただし，xとy座標は，$[-1, 1]$区間に標準化されたとする．<jupyter_code># ここでは，DataFrameをcsvファイルから読み込むとする
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv', index_col=0)
df.head()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>使用例database.pyをipynbファイルと同じディレクトリ下に置き，Databaseクラスをimportする<jupyter_code>from database import Database<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>idがない場合データベースに書き込む際にidが自動的に決まる．<jupyter_code># dbを開く
db = Database('db.sqlite3')
# db内の全てのコメントを削除し，新しいコメントを追加
db.replace_all(df)
# db内のコメントを確認
# idが自動的に決まる
# fetchall()の結果を用いてcsvに保存することも可能
db.fetchall()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>idがある場合<jupyter_code># dbを開く
from database import Database
db = Database('db.sqlite3')
# idを用いて追加・更新
db.save(df)
# db内のコメントを確認
db.fetchall()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>詳細  データベースを開く<jupyter_code>db = Database('path/to/db')<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>全てのコメントを削除<jupyter_code>db.truncate()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>コメントを追加<jupyter_code>db.append(df)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>全てのコメントを削除し，新しいコメントを追加truncate+appendと同値<jupyter_code>db.replace_all(df)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>idを用いて追加/更新<jupyter_code>db.save(df)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>全てのコメントをDataFrameとして取得する<jupyter_code>db.fetchall()<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>データベースを閉じるdbオブジェクトを削除する<jupyter_code>del db<jupyter_output><empty_output>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.1240053050397878, 'fraction_numerical': 0.0033156498673740055, 'mean_word_length': 16.75294117647059, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 45, '<?xml version=': 0, '>': 45, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 0, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'chain_length': '11', 'dir': 'jupyter-structured-clean-dedup', 'id': '385535', 'license': 'MIT', 'n_tokens_mistral': 822, 'n_tokens_neox': 820, 'n_words': 46, 'path': 'db/db-example.ipynb', 'repo_name': 'tyab18/anti-recommandation', 'size': '1508'}