三分一技術士事務所

ChatGPTにTidy dataを指導

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仕訳日記帳の例をTidy data形式に拡張

Q1 以前の仕訳日記帳の例を拡張して、エントリ レベルにエントリ コメントを含めることはできますか?

  • CgatGPT Google翻訳
    もちろん！ 各エントリのエントリ コメントを含むジャーナル エントリの例の拡張バージョンを次に示します。

230405Picture1

Q2 リンゴとオレンジの販売例のように、重複を避けることができますか。 これは、journal_line を含まないエントリの監視を定義することで実行できます。

  • CgatGPT Google翻訳
    はい、そうです。 journal_line_id 列を含まないエントリ オブザベーションを定義することは可能です。これにより、各仕訳行のエントリ コメントとエントリ日付の重複を避けることができます。 これがどのように見えるかの例を次に示します。

  • CgatGPT Google翻訳
    この形式では、各行は、特定の entry_id、entry_comment、および entry_date を持つ一意のエントリを表し、各行には、単一のアカウントと、それに対応する借方/貸方額および項目メモに関する情報も含まれます。 account_number 列と account_sub_id 列を合わせて、各アカウントを一意に識別することに注意してください。 この形式により、各仕訳明細の entry_comment および entry_date 情報の重複を避けることができ、エントリごとの分析をより簡単に実行することもできます。

230405Picture2

Q3 journal_line_id を含めることができます。 エントリの行には、エントリ コメント、エントリ データのみが含まれます。 仕訳明細の監視には、entry_id、journal_line、id、口座番号、口座 sub_id、借方金額、credit_amount、および明細メモが含まれます。

  • CgatGPT Google翻訳
    はい、それも有効なアプローチです。 仕訳明細観測テーブルに journal_line_id 列を含めて、入力観測テーブルから分離することができます。 これがどのように見えるかの例を次に示します。

Entry Observation Table:

entry_id entry_comment entry_date

1

Payroll expenses for January 2023

1/31/2023

2

Rent expense for February 2023

2/28/2023

3

Sales revenue for March 2023

3/31/2023

Journal Line Observation Table:

entry_id journal_line_id account_number account_sub_id debit_amount credit_amount line_item_note

1

1

5000

NULL

10000

NULL

NULL

1

2

2100

NULL

NULL

10000

NULL

2

3

5100

NULL

1500

NULL

NULL

2

4

2010

NULL

NULL

1500

NULL

2

5

1110

NULL

NULL

1500

NULL

3

6

NULL

NULL

NULL

25000

Cash sales

3

7

NULL

NULL

NULL

5000

Credit card sales

3

8

1100

NULL

20000

NULL

NULL

3

9

4010

NULL

5000

NULL

NULL

  • CgatGPT Google翻訳
    この形式では、entry_id、entry_comment、および entry_date 列がエントリ監視テーブルにあり、各行は一意の仕訳エントリを表します。 journal_line_id 列は、アカウント情報、借方/貸方金額、および項目メモと共に、仕訳明細監視テーブルにあります。 仕訳明細監視テーブルの各行は、単一の仕訳明細を表し、entry_id 列を介して対応する仕訳エントリにリンクされています。

  • CgatGPT Google翻訳
    また、この形式により、各仕訳行のエントリ コメントとエントリ日付の重複を回避でき、仕訳エントリごとの分析をより簡単に実行できます。 さらに、作成せずにエントリごとに複数の仕訳明細を簡単に追加できます。

230405Picture3

Q4 階層化された整理されたデータを使用して、この構造を作成できます。 この例のように

(前回のリンゴとオレンジの例を提示)

  • CgatGPT Google翻訳
    はい、それは階層化された整理されたデータの例です。 最初の 3 つの列は、地域、国、アイテムの階層を定義します。 残りの列には、階層の各レベルの売上データが含まれています。 この構造により、データの重複が回避され、階層のさまざまなレベルでのデータの集計と分析が容易になります。

230405Picture4

Q5 Entry Observation Table: と Journal Line Observation Table: を統合された整理されたデータに結合できますか?

  • CgatGPT Google翻訳
    はい、エントリ観測テーブルとジャーナルライン観測テーブルを統合された整然としたデータ形式に組み合わせることができます。 構造の例を次に示します。

entry_id entry_comment entry_date account_number account_sub_id debit_amount credit_amount line_note

1

Entry 1

1/1/2022

100

1

500

0

Line 1

1

Entry 1

1/1/2022

200

1

0

500

Line 2

2

Entry 2

1/2/2022

100

2

1000

0

Line 1

2

Entry 2

1/2/2022

300

1

0

1000

Line 2

2

Entry 2

1/2/2022

400

1

800

0

Line 3

  • CgatGPT Google翻訳
    この形式では、各行が仕訳明細を表し、そのエントリに属する行ごとにエントリ レベルのデータが繰り返されます。 この形式は、1 つの行内にデータの重複がなく、必要に応じてデータを簡単に集計またはフィルター処理できるため、整理されていると見なされます。

230405Picture5

Q6 エントリのコメントを追加し、重複を避ける必要がある形式です。

  • CgatGPT Google翻訳
    以下は、エントリ コメントを含み、重複を回避する、集約された整然としたデータ形式で結合されたエントリ オブザベーション テーブルとジャーナル ライン オブザベーション テーブルの例です。

entry_id entry_comment entry_date journal_line_id account_number account_sub_id debit_amount credit_amount line_note

1

Entry 1

1/1/2022

1

100

1

500

0

Line 1

1

Entry 1

1/1/2022

2

200

1

0

500

Line 2

2

Entry 2

1/2/2022

3

100

2

1000

0

Line 1

2

Entry 2

1/2/2022

4

300

1

0

1000

Line 2

2

Entry 2

1/2/2022

5

400

1

800

0

Line 3

  • CgatGPT Google翻訳
    この形式では、仕訳明細ごとに 1 つの行があり、エントリ レベルのデータがすべての行に含まれています。 entry_id 列と entry_comment 列は、各行が属するエントリを識別するために使用され、entry_date 列はエントリに関する追加情報を提供します。 各行内でデータが重複することはなく、必要に応じてデータを簡単に集計またはフィルタリングできます。

230405Picture6

Q7 entry id は軸であり、line id とともに使用できます。 エントリ ID 1 を定義し、仕訳明細 ID が null の場合はどうなりますか?

  • CgatGPT Google翻訳
    エントリ ID が 1 で、仕訳明細 ID が null の場合、そのエントリに関連付けられた仕訳明細がないことを意味します。 つまり、エントリにはコメントまたはメタデータのみが含まれ、実際のトランザクション データは含まれません。 これは、実際の口座残高や借方/貸方を含めずに、特定の取引に関する説明やメモを追加したい場合に役立ちます。

230405Picture7

Q8
1 null
1 1
1 2

  • CgatGPT Google翻訳
    値 “1 null”、”1 1″、および “1 2″ は、仕訳入力とそれに関連付けられた仕訳明細を表すデータの例です。ここで、”1” は入力 ID であり、入力 ID の後の数字は入力 ID を表します。 仕訳明細 ID。

  • CgatGPT Google翻訳
    ただし、仕訳明細 ID が null の場合は、空の値または “NA” や “null” などのプレースホルダーで表す方が適切な場合があります。 例えば：

Entry Id Journal Line Id

1

NA

1

1

1

2

  • CgatGPT Google翻訳
    この構造により、最初の行は仕訳明細が関連付けられていないエントリを表し、他の行は複数の仕訳明細を持つエントリを表していることが明確になります。

230405Picture8

Q9 （ここで正解例を提示）

  • CgatGPT Google翻訳
    フォーマットされた表の同じデータを次に示します。

  • CgatGPT Google翻訳
    このテーブルでは、各行が entry_id と journal_line_id の一意の組み合わせを表しています。 エントリ情報 (entry_comment および entry_date) は、entry_id ごとに 1 回だけ含まれ、仕訳行の観察のために空白のままになります。 account_number、account_sub_id、debit_amount、credit_amount、および line_note 列には、各仕訳明細観測に固有の情報が含まれています。

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Q10 これは、Tidy data形式と呼べますか?

  • CgatGPT Google翻訳
    はい、これはTidy data形式の例です。 これは、整理されたデータの 3 つの原則に従います。

    1. 各変数が列を形成します。

    2. 各観測値が行を形成します。

    3. 観測単位の種類ごとにテーブルを形成します。

  • CgatGPT Google翻訳
    この場合、観測単位は仕訳入力と仕訳明細であり、別々のテーブルに表示されます。 データは明確な構造を持つ表形式で編成されているため、操作と分析が容易です。

230405Picture10

計算間違いを指摘

Q11 各仕訳入力の借方金額と貸方金額が同じになるように修正できますか?

  • CgatGPT Google翻訳
    一般に、借方金額の合計と貸方金額の合計は、仕訳入力内で等しくなる必要があります。 これは、すべての取引に同じ価値の借方と貸方が含まれるため、バランスを取る必要があるためです。 ただし、提供されたサンプル データでは、各仕訳入力の借方金額と貸方金額の合計が同じ値になりません。

  • CgatGPT Google翻訳
    これがデータのエラーである場合は、修正する必要があります。 借方金額と貸方金額が異なる正当な理由がある場合は、追加のコンテキストまたは説明を提供する必要がある場合があります。

230405Picture11

Q12 entry 2 debit 1800 > credit 1000. credit should be 1800.

  • CgatGPT Google翻訳
    前回の回答で誤りがありましたことをお詫び申し上げます。 エントリ 2 の貸方金額が 1000 ではなく 1800 であることは正しいです。表の修正版は次のようになります。

230405Picture12

Q13 行 ID のないエントリの場合、借方/貸方金額は必要ありません。

  • CgatGPT Google翻訳
    そのとおりです。 エントリに仕訳明細が関連付けられていない場合は、トランザクションが発生していないため、借方/貸方金額を含める必要はありません。

230405Picture13

Q14 あなたの例を更新できますか？

  • CgatGPT Google翻訳
    確かに、更新された例は次のとおりです。

230405Picture14

表示の体裁の修正を依頼

Q15 null セル値を削除して空白のままにできますか?

  • CgatGPT Google翻訳
    はい、整然としたデータの null セル値を空白値に置き換えることができます。 これは、任意のデータ操作ツールまたはプログラミング言語を使用して実行できます。

  • CgatGPT Google翻訳
    たとえば、pandas ライブラリを使用する Python では、次のように、tidy データの null 値を空白値に置き換えることができます。

pythonCopy code
import pandas as pd

# Read the tidy data
tidy_data = pd.read_csv('example_tidy_data.csv')

# Replace null values with blank values
tidy_data.fillna('', inplace=True)

# Save the updated tidy data
tidy_data.to_csv('updated_tidy_data.csv', index=False)

  • CgatGPT Google翻訳
    この例では、最初に read_csv 関数を使用して CSV ファイルから適切なデータを読み取ります。 次に、fillna 関数を使用して、すべての null 値を空白値に置き換えます。 最後に、to_csv 関数を使用して、更新された整然としたデータを新しい CSV ファイルに保存します。

230405Picture15

Q16 あなたの例を更新してください。

  • CgatGPT Google翻訳
    null 値の代わりに空白のセルを使用した更新された例を次に示します。

230405Picture16

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投稿者:

Nobuyuki

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