BatchDataFrameOperations Klasse

DataFrame-orientierte Wrapper für Batchdatensatzvorgänge.

Stellt createEingaben updatebereit, die delete Eingaben akzeptieren pandas.DataFrame / pandas.Series und in Standarddicts konvertieren, bevor sie für den Batch enqueueing ausgeführt werden. Auf diese Weise können Datenwissenschaftliche Aufrufer DataFrames direkt in einen Batch ohne manuelle Konvertierung übertragen.

Zugriff über batch.dataframe.

Beispiel:


   import pandas as pd

   batch = client.batch.new()
   df = pd.DataFrame([
       {"name": "Contoso", "telephone1": "555-0100"},
       {"name": "Fabrikam", "telephone1": "555-0200"},
   ])
   batch.dataframe.create("account", df)
   result = batch.execute()

Konstruktor

BatchDataFrameOperations(batch: _BatchContext)

Parameter

Name	Beschreibung
batch Erforderlich

Methoden

create

Enqueue-Datensatz erstellt aus einem Pandas DataFrame.

Jede Zeile wird zu einem Datensatz. Alle Zeilen werden in einem einzelnen CreateMultiple Batchelement gebündelt (eine HTTP-Anforderung im Batch).

Beispiel:


   df = pd.DataFrame([{"name": "Contoso"}, {"name": "Fabrikam"}])
   batch.dataframe.create("account", df)

delete

Enqueue-Datensatz löscht aus einer Pandas-Reihe von GUIDs.

Beispiel:


   ids_series = pd.Series(["guid-1", "guid-2", "guid-3"])
   batch.dataframe.delete("account", ids_series)

update

Aktualisierungen von Enqueue-Aufzeichnungen von einem Pandas DataFrame.

Jede Zeile stellt eine Aktualisierung dar. Gibt id_column an, welche Spalte die Datensatz-GUIDs enthält.

Beispiel:


   df = pd.DataFrame([
       {"accountid": "guid-1", "telephone1": "555-0100"},
       {"accountid": "guid-2", "telephone1": "555-0200"},
   ])
   batch.dataframe.update("account", df, id_column="accountid")

create

Enqueue-Datensatz erstellt aus einem Pandas DataFrame.

Jede Zeile wird zu einem Datensatz. Alle Zeilen werden in einem einzelnen CreateMultiple Batchelement gebündelt (eine HTTP-Anforderung im Batch).

Beispiel:


   df = pd.DataFrame([{"name": "Contoso"}, {"name": "Fabrikam"}])
   batch.dataframe.create("account", df)

create(table: str, records: DataFrame) -> None

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Tabellenschemaname (z. B. `"account"`).
records Erforderlich	Dataframe DataFrame, wobei jede Zeile ein zu erstellenden Datensatz ist.

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
TypeError	If `records` is not a pandas DataFrame.
ValueError	Wenn `records` es sich um einen leeren Wert handelt oder eine Zeile keine Nullwerte enthält.

delete

Enqueue-Datensatz löscht aus einer Pandas-Reihe von GUIDs.

Beispiel:


   ids_series = pd.Series(["guid-1", "guid-2", "guid-3"])
   batch.dataframe.delete("account", ids_series)

delete(table: str, ids: Series, use_bulk_delete: bool = True) -> None

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Tabellenschemaname (z. B. `"account"`).
ids Erforderlich	Series Datensatz-GUIDs, die gelöscht werden sollen.
use_bulk_delete	bool Wenn `True` (Standard) und `ids` mehrere Werte vorhanden sind, verwenden Sie die `BulkDelete` Aktion. Standardwert: True

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
TypeError	Wenn `ids` es sich nicht um eine Pandaserie handelt.
ValueError	Wenn `ids` ungültige Werte enthalten sind.

update

Aktualisierungen von Enqueue-Aufzeichnungen von einem Pandas DataFrame.

Jede Zeile stellt eine Aktualisierung dar. Gibt id_column an, welche Spalte die Datensatz-GUIDs enthält.

Beispiel:


   df = pd.DataFrame([
       {"accountid": "guid-1", "telephone1": "555-0100"},
       {"accountid": "guid-2", "telephone1": "555-0200"},
   ])
   batch.dataframe.update("account", df, id_column="accountid")

update(table: str, changes: DataFrame, id_column: str, clear_nulls: bool = False) -> None

Parameter

Name	Beschreibung
table Erforderlich	str Tabellenschemaname (z. B. `"account"`).
changes Erforderlich	Dataframe DataFrame, in dem jede Zeile eine Datensatz-GUID und die zu aktualisierenden Felder enthält.
id_column Erforderlich	str Name der DataFrame-Spalte, die Datensatz-GUIDs enthält.
clear_nulls	bool Wenn `False` (Standard) naN/None-Werte übersprungen werden. Wenn `True`, NaN/None sendet `null` , um das Feld zu löschen. Standardwert: False

Ausnahmen

Typ	Beschreibung
TypeError	If `changes` is not a pandas DataFrame.
ValueError	Wenn `changes` leer, `id_column` fehlt oder IDs ungültig sind.