analyse-av-er-i-nettleseren

import%20marimo%0A%0A__generated_with%20%3D%20%220.13.15%22%0Aapp%20%3D%20marimo.App(width%3D%22medium%22)%0A%0Awith%20app.setup%3A%0A%20%20%20%20import%20marimo%20as%20mo%0A%20%20%20%20import%20polars%20as%20pl%0A%20%20%20%20import%20altair%20as%20alt%0A%20%20%20%20import%20pyarrow.parquet%20as%20pq%0A%20%20%20%20import%20requests%0A%20%20%20%20import%20os%0A%0A%20%20%20%20file%20%3D%20mo.notebook_location()%20%2F%20%22public%22%20%2F%20%22enheter_alle.parquet%22%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20Demo%20-%20Analyse%20av%20Enhetsregisteret%20i%20nettleseren%0A%0A%20%20%20%20Denne%20demoen%20leser%20inn%20en%20dump%20av%20Enhetsregisteret%20(NB!%20En%20gammel%20versjon%2C%20fra%202023)%2C%20og%20viser%20hvordan%20Python-baserte%20verkt%C3%B8y%20kan%20brukes%20direkte%20i%20nettleseren%2C%20uten%20%C3%A5%20m%C3%A5tte%20installere%20Python%20p%C3%A5%20maskinen.%0A%0A%20%20%20%20Kort%20om%20de%20forskjellige%20komponentene%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20enheter_alle.parquet%3A%20En%20fil%20som%20inneholder%20tilsvarer%20innholdet%20som%20kan%20lastes%20ned%20fra%20data.brreg.no%20for%20Enhetsregisteret%20(hovedenheter).%20Laget%20ved%20%C3%A5%20konvertere%20json-%20eller%20CSV-fila%20(husker%20ikke%20hvilken%20...)%20til%20parquet-formatet.%0A%20%20%20%20*%20marimo%20-%20selve%20%22notatboken%22%3B%20mange%20bruker%20Python%20i%20form%20av%20Jupyter%20Notebook%2C%20som%20lar%20brukeren%20mikse%20kode%20og%20tekst%20(markdown)%2C%20som%20del%20av%20en%20analysejobb.%20Marimo%20er%20et%20fors%C3%B8k%20p%C3%A5%20%C3%A5%20lagre%20en%20bedre%20versjon%20ved%20%C3%A5%20l%C3%B8se%20noen%20av%20utfordringene%20Jupyter%20har%2C%20som%20bl.a.%20bedre%20tilpasset%20versjonsh%C3%A5ndtering%20med%20Git%2C%20mindre%20fare%20for%20inkonsistens%20mellom%20celler%20som%20endrer%20data%2C%20mer%20innebygget%20funksjonalitet%20for%20%C3%A5%20f%C3%A5%20oversikt%20over%20dataene%20og%20bruke%20KI%0A%20%20%20%20*%20polars%20-%20en%20utfordrer%20til%20et%20av%20de%20mest%20brukte%20verkt%C3%B8yene%20for%20dataanalyse%2C%20pandas.%20Polars%20har%20ogs%C3%A5%20%22dataframe%22%20som%20grunnleggende%20datastruktur%2C%20men%20er%20raskere%2C%20har%20bedre%20h%C3%A5ndtering%20av%20kolonner%20med%20fritekst%2C%20og%20bruker%20funksjonalitet%20fra%20relasjonsdatabaser%20til%20%C3%A5%20optimalisere%20rekkef%C3%B8lgen%20p%C3%A5%20sp%C3%B8rringer%20f%C3%B8r%20de%20utf%C3%B8res%0A%20%20%20%20*%20duckdb%20-%20en%20database%20som%20fokuserer%20p%C3%A5%20dataanalyse%2C%20og%20som%20samhandler%20effektivt%20rundt%20%22dataframes%22-konseptet%20til%20pandas%20og%20polars%0A%20%20%20%20*%20Altair%20er%20et%20bibliotek%20for%20%C3%A5%20lage%20grafiske%20fremstillinger%2C%20som%20et%20alternativ%20til%20det%20mer%20kjente%20matplotlib%0A%0A%20%20%20%20L%C3%B8sningen%20er%20tilgjengeliggjort%20ved%20hjelp%20av%20Github%20Pages%2C%20som%20en%20%22statisk%22%20side.%20Det%20vil%20si%20at%20all%20interaksjon%2C%20og%20all%20python-kode%20som%20kj%C3%B8res%20enten%20den%20er%20skrevet%20p%C3%A5%20forh%C3%A5nd%20eller%20legges%20til%20av%20brukeren%2C%20kj%C3%B8res%20i%20nettleseren.%20En%20m%C3%A5te%20%C3%A5%20se%20det%20p%C3%A5%20er%20at%20moderne%20nettlesere%20tilbyr%20virtuelle%20maskiner%2C%20som%20er%20%22sandboxed%22%2C%20og%20typisk%20har%20en%20grense%20p%C3%A5%202%20GB%20arbeidsminne.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Les%20inn%20og%20f%C3%A5%20oversikt%20over%20dataene%0A%0A%20%20%20%20F%C3%B8rste%20steg%20er%20%C3%A5%20bruke%20polars%20funksjon%20for%20%C3%A5%20lese%20data%20fra%20parquet.%20Etter%20innlesning%20brukes%20polars%20%22head%22-funksjon%20for%20%C3%A5%20vise%20de%20f%C3%B8rste%20fem%20linjene.%20Skroll%20til%20h%C3%B8yre%20for%20%C3%A5%20se%20alle%20kolonnene.%0A%0A%20%20%20%20Vi%20bruker%20variabelnavnet%20df%20(forkorteelse%20for%20%22dataframe%22)%20for%20dataene.%20Det%20er%20vanlig%20praksis%20ved%20bruk%20av%20pandas%20og%20polars%2C%20selv%20om%20det%20ikke%20sier%20s%C3%A5%20mye%20om%20hvilke%20data%20det%20er%20der%20...%0A%0A%20%20%20%20Merk%20at%20resultatet%20av%20kj%C3%B8ring%20av%20kode%2C%20presenteres%20_over_%20koden.%20Det%20er%20kanskje%20ikke%20helt%20intuitivt%20...%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20%23%20Les%20Enhetsregisteret%20(NB!!%20Utdatert%20versjon%20av%20registeret!!!)%2C%20og%20vis%20de%20f%C3%B8rste%20linjene%0A%20%20%20%20%23%20%0A%20%20%20%20%23%20Dette%20er%20normalt%20bare%20to%20linjer%20kode%2C%20for%20polars%20kan%20lese%20parquet-filer%20direkte.%20Men%20akkurat%20%0A%20%20%20%20%23%20funksjonen%20for%20%C3%A5%20lese%20parquet-filer%20via%20http%20fungerer%20ikke%20n%C3%A5r%20polars%20kj%C3%B8rer%20i%20nettleseren%2C%0A%20%20%20%20%23%20derfor%20m%C3%A5%20vi%20bruke%20noen%20ekstra%20kodelinjer%20for%20f%C3%B8rst%20%C3%A5%20finne%20ut%20om%20denne%20notatboken%20kj%C3%B8rer%20%0A%20%20%20%20%23%20direkte%20i%20nettleseren%20eller%20ei.%20Hvis%20den%20kj%C3%B8rer%20i%20nettleseren%20m%C3%A5%20vi%20laste%20ned%20fila%20vi%20skal%20lese%0A%20%20%20%20%23%20til%20nettleserens%20virtuelle%20filsystem%2C%20og%20bruke%20pyarrow%20til%20%C3%A5%20lese%20fila%2C%20f%C3%B8r%20polars%20kan%20overta%0A%0A%20%20%20%20if%20%22http%22%20in%20str(file)%5B%3A4%5D%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20filnavnet%20starter%20med%20http%2C%20m.a.o.%20kj%C3%B8rer%20demoen%20i%20nettelseren%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20og%20vi%20m%C3%A5%20laste%20ned%20filen%20vha%20requests%20f%C3%B8r%20den%20kan%20leses%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20men%20f%C3%B8rst%20m%C3%A5%20vi%20anvende%20pyodide-prosjektets%20%22lapping%22%20av%20requests%0A%20%20%20%20%20%20%20%20import%20pyodide_http%0A%20%20%20%20%20%20%20%20pyodide_http.patch_all()%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%20%3D%20requests.get(str(file)%2C%20allow_redirects%3DTrue)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r.raise_for_status()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20with%20open('data.parquet'%2C%20'wb')%20as%20f%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20f.write(r.content)%20%20%23%20lagrer%20fila%20i%20nettleserens%20virtuelle%20filsystem%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pl.from_arrow(pq.read_table('data.parquet'))%0A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20for%20%C3%A5%20redusere%20minnebruken%2C%20fjerner%20vi%20den%20lokale%20filen%20n%C3%A5r%20vi%20har%20lest%20inn%20dataene%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20try%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20os.remove('data.parquet')%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(%22Filen%20ble%20slettet.%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20except%20FileNotFoundError%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(%22Filen%20finnes%20ikke.%22)%0A%20%20%20%20else%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20dette%20er%20den%20normale%20m%C3%A5ten%20%C3%A5%20gj%C3%B8re%20det%20p%C3%A5%20med%20polars%2C%20og%20%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20vil%20antagelig%20ogs%C3%A5%20fungere%20i%20fremtiden%20n%C3%A5r%20python%20i%20nettleseren%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20blir%20like%20normalt%20som%20%C3%A5%20ha%20python%20installert%20p%C3%A5%20egen%20maskin%0A%20%20%20%20%20%20%20%20df%20%3D%20pl.read_parquet(str(file))%0A%0A%20%20%20%20df.head()%20%23%20Viser%20de%20f%C3%B8rste%20fem%20postene%20i%20datasettet%0A%20%20%20%20return%20(df%2C)%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Oppsummerende%20informasjon%20om%20de%20ulike%20kolonnene%0A%0A%20%20%20%20Neste%20steg%20er%20%C3%A5%20f%C3%A5%20vite%20litt%20mer%20om%20innholdet%20i%20hver%20kolonne.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Oversikt%20over%20innholdet%20i%20datasettet%0A%0A%20%20%20%20-%20Antall%20enheter%20(dvs%20antall%20rader)%3A%20%7Bdf.height%7D%0A%20%20%20%20-%20Antall%20kolonner%3A%20%7Blen(df.columns)%7D%0A%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Oppsummerende%20fakta%2Fstatistikk%20om%20de%20ulike%20kolonnene%0A%0A%20%20%20%20Disse%20oppsummeringene%20gir%20mest%20mening%20for%20kolonner%20som%20har%20tallverdier%2C%20f.eks.%20antallAnsatte.%0A%0A%20%20%20%20%7Bmo.as_html(df.describe())%7D%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Oversikt%20via%20marimos%20innebyggete%20verkt%C3%B8y%0A%0A%20%20%20%20Etter%20at%20dataene%20er%20lest%20inn%20er%20det%20ogs%C3%A5%20mulig%20%C3%A5%20se%20mer%20detaljer%20om%20datasettet%20i%20menyen%20til%20venstre.%20Velg%20databasesymbolet%20og%20f%C3%A5%20opp%20liste%20over%20datakilder%20hvilke%20datakilder%2C%20dvs%20dataframes%2C%20som%20er%20tilgjengelig.%20Du%20skal%20bare%20se%20den%20ene%2C%20%22df%22.%0A%0A%20%20%20%20Ved%20%C3%A5%20klikke%20p%C3%A5%20den%20f%C3%A5r%20du%20opp%20en%20liste%20over%20alle%20kolonnenen.%20For%20hver%20kolonne%20kan%20du%20se%20hvilken%20datatype%20kolonnen%20har%2C%20og%20ved%20%C3%A5%20klikke%20p%C3%A5%20kolonnenavnet%2C%20f%C3%A5r%20du%20i%20tillegg%20informasjon%20om%20antall%20verdier%2C%20tomme%20(null)%2C%20og%20fordeling%20av%20verdier%2C%20f.eks.%20antall%20true%20og%20false%2C%20eller%20antall%20unike%20verdier.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Grafisk%20visning%20av%20fordeling%20av%20organisasjonsformer%0A%0A%20%20%20%20Nedenfor%20er%20en%20enkel%20visualisering%20som%20viser%20antall%20enheter%20fordelt%20p%C3%A5%20de%20ulike%20organisasjonsformene%2C%20sortert%20synkende.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20import%20gc%0A%20%20%20%20gc.collect()%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(disabled%3DTrue)%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20%23%20Vis%20fordeling%20av%20organisasjonsformer%0A%20%20%20%20organisasjonsform_chart%20%3D%20mo.ui.altair_chart(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20alt.Chart(df.to_pandas())%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.mark_bar()%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.encode(x%3Dalt.X(%22organisasjonsform_kode%3AN%22%2C%20title%3D%22Organisasjonsform%20(kode)%22%2C%20sort%3D%22-y%22)%2C%20y%3D%22count()%3AQ%22)%0A%20%20%20%20%20%20%20%20.properties(title%3D%22Fordeling%20av%20organisasjonsformer%22)%2C%0A%20%20%20%20%20%20%20%20chart_selection%3DNone%2C%0A%20%20%20%20)%0A%0A%20%20%20%20organisasjonsform_chart%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%20Analyse%20med%20bruk%20av%20SQL%0A%0A%20%20%20%20Cellene%20i%20marimo%20kan%20v%C3%A6re%20av%20tre%20ulike%20typer%3B%20markdown%20(som%20denne)%20for%20%C3%A5%20skrive%20tekst.%20Python%20for%20ren%20python-kode.%20Eller%20SQL%20for%20%C3%A5%20skrive%20rene%20sql-sp%C3%B8rringer.%20Det%20siste%20krever%20at%20man%20ogs%C3%A5%20installerer%20duckdb%20som%20database.%20For%20de%20som%20har%20erfaring%20med%20databaser%20og%20sql%20er%20det%20et%20godt%20alternativ%20til%20%C3%A5%20l%C3%A6re%20seg%20polars%2Fpandas.%0A%0A%20%20%20%20I%20eksempelet%20nedenfor%20er%20det%20en%20sp%C3%B8rring%20for%20%C3%A5%20finne%20alle%20enheter%20med%20antall%20ansatte%20lik%205.%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(disabled%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20_df%20%3D%20mo.sql(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20f%22%22%22%0A%20%20%20%20%20%20%20%20SELECT%20*%20FROM%20df%20where%20antallAnsatte%20%3D%205%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%23%23%20Minneforbruk%20og%20filst%C3%B8rrelser%0A%0A%20%20%20%20Versjonen%20av%20Enhetesregisteret%20i%20parquet-filen%20er%20optimalisert%20for%20%C3%A5%20lagre%20data%20p%C3%A5%20en%20kompakt%20m%C3%A5te%2C%20bl.a.%20ved%20at%20alle%20kolonner%20som%20har%20et%20begrenset%20antall%20mulige%20verdier%20(organisasjonsform%2C%20institusjonell%20kode%2C%20landkode%20etc)%20er%20endret%20fra%20standardtypen%20fritekst%20(str)%20til%20en%20datatype%20for%20kategorier%20(Categorical).%20Det%20reduserer%20lagringsbehovet%2C%20og%20gj%C3%B8r%20ogs%C3%A5%20analyser%20raskere.%20For%20%C3%A5%20f%C3%A5%20et%20esitmat%20over%20hvor%20stor%20plass%20dataframen%20med%20ER%20tar%20i%20minnet%2C%20kan%20vi%20bruke%20polars%20estimated_size%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell%0Adef%20_(df)%3A%0A%20%20%20%20mo.md(f%22%22%22Det%20estimerte%20minneforbruket%20for%20dataframen%20df%20er%20%7Bdf.estimated_size(unit%3D%22gb%22)%7D%20gb%22%22%22)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0A%40app.cell(hide_code%3DTrue)%0Adef%20_()%3A%0A%20%20%20%20mo.md(%0A%20%20%20%20%20%20%20%20r%22%22%22%0A%20%20%20%20Filst%C3%B8rrelser%0A%0A%20%20%20%20Nedenfor%20er%20oversikt%20over%20st%C3%B8rrelse%20p%C3%A5%20filene%20for%20nedlasting%2C%20pr%2013.%20august%202025%3A%0A%0A%20%20%20%20*%20Zippet%20json%3A%20ca%2017O%20mb%0A%20%20%20%20*%20Zippet%20CSV%3A%20ca%20130%20mb%0A%20%20%20%20*%20Excel%3A%20ca%20370%20mb%0A%0A%20%20%20%20Til%20sammenligning%20er%20parquet-fila%20(ferdig%20optimalisert%20for%20analyse)%20p%C3%A5%20ca%2073%20mb%20(NB!%20Basert%20p%C3%A5%20nedlastede%20data%20fra%202023)%2C%20alts%C3%A5%20nesten%20bare%20halvparten%20s%C3%A5%20stor%20som%20det%20minste%20alternativet%20(CSV).%0A%20%20%20%20%22%22%22%0A%20%20%20%20)%0A%20%20%20%20return%0A%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20app.run()%0A