Dataset Clase

Referencia

Representa un recurso para explorar, transformar y administrar datos en Azure Machine Learning.

Un conjunto de datos es una referencia a los datos de un objeto Datastore o que se encuentran detrás de direcciones URL web públicas.

Para ver los métodos en desuso de esta clase, consulte las API mejoradas de la clase AbstractDataset.

Se admiten los siguientes tipos de conjuntos de datos:

TabularDataset representa los datos en formato tabular que se crean mediante el análisis del archivo o la lista de archivos proporcionados.
FileDataset hace referencia a uno o varios archivos de almacenes de archivos o direcciones URL públicas.

Para empezar a trabajar con conjuntos de datos, consulte el artículo Incorporación de & registrar conjuntos de datos o consulte los cuadernos https://aka.ms/tabulardataset-samplenotebook y https://aka.ms/filedataset-samplenotebook.

Inicialice el objeto Dataset.

Para obtener un conjunto de datos que ya se ha registrado en el área de trabajo, use el método get.

Herencia: builtins.object

Dataset

Constructor

Dataset(definition, workspace=None, name=None, id=None)

Parámetros

Nombre	Description
definition Requerido	<xref:azureml.data.DatasetDefinition> Definición de conjunto de datos.
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo en la que existe el conjunto de datos.
name Requerido	str Nombre del conjunto de datos.
id Requerido	str Identificador único del conjunto de datos.

Comentarios

La clase Dataset expone dos atributos de clase convenientes (File y Tabular) que puede usar para crear un conjunto de datos sin trabajar con instancias de Factory Method. Por ejemplo, para crear un conjunto de datos con estos atributos:

Dataset.Tabular.from_delimited_files()
Dataset.File.from_files()

También puede crear un objeto TabularDataset o FileDataset llamando directamente a las instancias de Factory Method correspondientes de la clase definida en TabularDatasetFactory y FileDatasetFactory.

En el ejemplo siguiente se muestra cómo crear un elemento TabularDataset que apunta a una sola ruta de acceso de un almacén de datos.


   from azureml.core import Dataset
   dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path = [(datastore, 'train-dataset/tabular/iris.csv')])

   # preview the first 3 rows of the dataset
   dataset.take(3).to_pandas_dataframe()

El ejemplo completo está disponible en https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/work-with-data/datasets-tutorial/train-with-datasets/train-with-datasets.ipynb.

Variables

Nombre	Description
azureml.core.Dataset.File	Atributo de clase que proporciona acceso a los métodos FileDatasetFactory para crear objetos FileDataset. Uso: Dataset.File.from_files().
azureml.core.Dataset.Tabular	Atributo de clase que proporciona acceso a los métodos TabularDatasetFactory para crear objetos TabularDataset. Uso: Dataset.Tabular.from_delimited_files().

Métodos

archive	Archiva un conjunto de datos activo o en desuso. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
auto_read_files	Analiza los archivos en la ruta de acceso especificada y devuelve un nuevo conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar los métodos Dataset.Tabular.from_* para leer archivos. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
compare_profiles	Compara el perfil del conjunto de datos actual con otro perfil de conjunto de datos. De esta forma, se muestran las diferencias en las estadísticas de resumen entre dos conjuntos de datos. El parámetro "rhs_dataset" significa "lado derecho" y es simplemente el segundo conjunto de datos. El primer conjunto de datos (el objeto de conjunto de datos actual) se considera el "lado izquierdo". Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
create_snapshot	Crea una instantánea del conjunto de datos registrado. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
delete_snapshot	Elimina la instantánea del conjunto de datos por nombre. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
deprecate	Otro conjunto de datos deja en desuso un conjunto de datos activo en un área de trabajo. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
diff	Diferencia el conjunto de datos actual con rhs_dataset. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_binary_files	Crea un conjunto de datos en memoria no registrado a partir de archivos binarios. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar Dataset.File.from_files en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_delimited_files	Crea un conjunto de datos en memoria no registrado a partir de archivos delimitados. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_delimited_files en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation. `# Create a dataset from delimited files with header option as ALL_FILES_HAVE_SAME_HEADERS dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path=(datastore, 'data/crime-spring.csv'), header='ALL_FILES_HAVE_SAME_HEADERS') df = dataset.to_pandas_dataframe()`
from_excel_files	Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de archivos de Excel. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_json_files	Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de archivos JSON. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_json_lines_files en su lugar para leer archivos de líneas JSON. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_pandas_dataframe	Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de una trama de datos de Pandas. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar Dataset.Tabular.register_pandas_dataframe en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_parquet_files	Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de archivos Parquet. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_parquet_files en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_sql_query	Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de una consulta SQL. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_sql_query en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
generate_profile	Genera un nuevo perfil para el conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
get	Obtiene un conjunto de datos que ya existe en el área de trabajo especificando su nombre o identificador. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar get_by_name y get_by_id su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_all	Obtiene todos los conjuntos de datos registrados del área de trabajo.
get_all_snapshots	Obtiene todas las instantáneas del conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_by_id	Obtiene un conjunto de datos que se guarda en el área de trabajo.
get_by_name	Obtiene un conjunto de datos registrado del área de trabajo por su nombre de registro.
get_definition	Obtiene una definición específica del conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_definitions	Obtiene todas las definiciones del conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_profile	Obtiene estadísticas de resumen del conjunto de datos calculado anteriormente. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_snapshot	Obtiene la instantánea del conjunto de datos por nombre. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
head	Extrae el número de registros especificado de este conjunto de datos y los devuelve como DataFrame. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
list	Enumera todos los conjuntos de datos del área de trabajo, incluidos los que tienen una propiedad `is_visible` igual a false. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar get_all en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
reactivate	Reactiva un conjunto de datos archivado o en desuso. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
register	Registra el conjunto de datos en el área de trabajo y permite que esté disponible para otros usuarios del área de trabajo. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Se recomienda usar register en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
sample	Genera una nueva muestra a partir del conjunto de datos de origen mediante la estrategia y los parámetros de muestreo proporcionados. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Cree un objeto TabularDataset mediante la llamada a los métodos estáticos de Dataset.Tabular y use ahí el método take_sample. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
to_pandas_dataframe	Crea una trama de datos de Pandas ejecutando la canalización de transformación definida por esta definición de conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Cree un objeto TabularDataset mediante la llamada a los métodos estáticos de Dataset.Tabular y use ahí el método to_pandas_dataframe. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
to_spark_dataframe	Crea un objeto DataFrame de Spark que puede ejecutar la canalización de transformación definida por esta definición de conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Cree un objeto TabularDataset mediante la llamada a los métodos estáticos de Dataset.Tabular y use ahí el método to_spark_dataframe. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
update	Actualiza los atributos mutable del conjunto de datos en el área de trabajo y devuelve el conjunto de datos actualizado del área de trabajo. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.
update_definition	Actualiza la definición del conjunto de datos. Nota Este método está en desuso y ya no se admite. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

auto_read_files

Analiza los archivos en la ruta de acceso especificada y devuelve un nuevo conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar los métodos Dataset.Tabular.from_* para leer archivos. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static auto_read_files(path, include_path=False, partition_format=None)

Parámetros

Nombre	Description
path Requerido	DataReference o str Una ruta de acceso a datos en un almacén de datos registrado, una ruta de acceso local o una dirección URL HTTP (CSV/TSV).
include_path Requerido	bool Si se incluirá una columna que contenga la ruta de acceso del archivo del que se leyeron los datos. Resulta útil cuando se leen varios archivos y se quiere saber de qué archivo se originó un registro determinado. También resulta útil si hay información en la ruta de acceso o el nombre del archivo que quiere en una columna.
partition_format Requerido	str Especifique el formato de partición en la ruta de acceso y cree columnas de cadena a partir del formato "{x}" y columnas datetime a partir del formato "{x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}", donde "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" y "ss" se usan para extrat year, month, day, hour, minute y second para el tipo datetime. El formato debe empezar en la posición de la primera clave de partición hasta el final de la ruta de acceso del archivo. Por ejemplo, dada una ruta de acceso de archivo ".. /Accounts/2019/01/01/data.csv" donde los datos se particionan por nombre de departamento y hora, se puede definir "/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv" para crear columnas "Department" de tipo cadena y "PartitionDate" de tipo datetime.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos.

Comentarios

Use este método cuando se detecten automáticamente formatos de archivo y delimitadores.

Después de crear un conjunto de datos, debe usar get_profile para enumerar los tipos de columna detectados y las estadísticas de resumen de cada columna.

El conjunto de datos devuelto no se registra con el área de trabajo.

compare_profiles

Compara el perfil del conjunto de datos actual con otro perfil de conjunto de datos.

De esta forma, se muestran las diferencias en las estadísticas de resumen entre dos conjuntos de datos. El parámetro "rhs_dataset" significa "lado derecho" y es simplemente el segundo conjunto de datos. El primer conjunto de datos (el objeto de conjunto de datos actual) se considera el "lado izquierdo".

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

compare_profiles(rhs_dataset, profile_arguments={}, include_columns=None, exclude_columns=None, histogram_compare_method=HistogramCompareMethod.WASSERSTEIN)

Parámetros

Nombre	Description
rhs_dataset Requerido	Dataset Un segundo conjunto de datos, también llamado "lado derecho" para comparar.
profile_arguments Requerido	dict Argumentos para recuperar un perfil específico.
include_columns Requerido	list[str] Lista de nombres de columna que se incluirán en la comparación.
exclude_columns Requerido	list[str] Lista de nombres de columna que se excluirán de la comparación.
histogram_compare_method Requerido	HistogramCompareMethod Enumeración que describe el método de comparación, por ejemplo, Wasserstein o Energy.

Devoluciones

Tipo	Description
<xref:azureml.dataprep.api.engineapi.typedefinitions.DataProfileDifference>	Diferencia entre los dos perfiles de conjunto de datos.

Comentarios

Solo se aplica a conjuntos de datos registrados. Genera una excepción si el perfil del conjunto de datos actual no existe. Para conjuntos de datos no registrados, use el método profile.compare.

create_snapshot

Crea una instantánea del conjunto de datos registrado.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

create_snapshot(snapshot_name, compute_target=None, create_data_snapshot=False, target_datastore=None)

Parámetros

Nombre	Description
snapshot_name Requerido	str Nombre de la instantánea. Los nombres de instantánea deben ser únicos dentro de un conjunto de datos.
compute_target Requerido	Union[ComputeTarget, str] Destino de proceso opcional para crear el perfil de instantánea. Si se omite, se usa el proceso local.
create_data_snapshot Requerido	bool Si es true, se creará una copia materializada de los datos.
target_datastore Requerido	Union[AbstractAzureStorageDatastore, str] Almacén de datos de destino para guardar la instantánea. Si se omite, la instantánea se creará en el almacenamiento predeterminado del área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
DatasetSnapshot	Objeto de instantánea del conjunto de datos.

Comentarios

Las instantáneas capturan estadísticas de resumen de un momento dado de los datos subyacentes y una copia opcional de los propios datos. Para más información sobre cómo crear instantáneas, vaya a https://aka.ms/azureml/howto/createsnapshots.

delete_snapshot

Elimina la instantánea del conjunto de datos por nombre.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

delete_snapshot(snapshot_name)

Parámetros

Nombre	Description
snapshot_name Requerido	str Nombre de la instantánea.

Devoluciones

Tipo	Description
None	Ninguno.

Comentarios

Úselo para liberar el almacenamiento consumido por los datos guardados en instantáneas que ya no necesita.

deprecate

Otro conjunto de datos deja en desuso un conjunto de datos activo en un área de trabajo.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

deprecate(deprecate_by_dataset_id)

Parámetros

Nombre	Description
deprecate_by_dataset_id Requerido	str Identificador del conjunto de datos que es el reemplazo previsto de este conjunto de datos.

Devoluciones

Tipo	Description
None	Ninguno.

Comentarios

Los conjuntos de datos en desuso registrarán advertencias cuando se consuman. El desuso de un conjunto de datos deja obsoletas todas sus definiciones.

Los conjuntos de datos en desuso todavía se pueden consumir. Para impedir el consumo de un conjunto de datos, archívelo.

Si se ha dejado en desuso por accidente, al reactivarlo se activará.

diff

Diferencia el conjunto de datos actual con rhs_dataset.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

diff(rhs_dataset, compute_target=None, columns=None)

Parámetros

Nombre	Description
rhs_dataset Requerido	Dataset Otro conjunto de datos, también llamado lado derecho, para la comparación.
compute_target Requerido	Union[ComputeTarget, str] Destino de proceso para ejecutar la diferencia. Si se omite, se usa el proceso local.
columns Requerido	list[str] Lista de nombres de columna que se incluirán en la diferencia.

Devoluciones

Tipo	Description
DatasetActionRun	Objeto de ejecución de acción de conjunto de datos.

from_binary_files

Crea un conjunto de datos en memoria no registrado a partir de archivos binarios.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar Dataset.File.from_files en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_binary_files(path)

Parámetros

Nombre	Description
path Requerido	DataReference o str Una ruta de acceso a datos en un almacén de datos registrado o una ruta de acceso local.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos.

Comentarios

Use este método para leer archivos como secuencias de datos binarios. Devuelve un objeto de secuencia de archivos por cada archivo leído. Use este método al leer imágenes, vídeos, audio u otros datos binarios.

get_profile y create_snapshot no funcionarán según lo previsto en conjuntos de datos creados por este método.

El conjunto de datos devuelto no se registra con el área de trabajo.

from_delimited_files

Crea un conjunto de datos en memoria no registrado a partir de archivos delimitados.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_delimited_files en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.


   # Create a dataset from delimited files with header option as ALL_FILES_HAVE_SAME_HEADERS
   dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path=(datastore, 'data/crime-spring.csv'),
       header='ALL_FILES_HAVE_SAME_HEADERS')

   df = dataset.to_pandas_dataframe()

static from_delimited_files(path, separator=',', header=PromoteHeadersBehavior.ALL_FILES_HAVE_SAME_HEADERS, encoding=FileEncoding.UTF8, quoting=False, infer_column_types=True, skip_rows=0, skip_mode=SkipLinesBehavior.NO_ROWS, comment=None, include_path=False, archive_options=None, partition_format=None)

Parámetros

Nombre	Description
path Requerido	DataReference o str Una ruta de acceso a datos en un almacén de datos registrado, una ruta de acceso local o una dirección URL HTTP.
separator Requerido	str Separador utilizado para dividir columnas.
header Requerido	PromoteHeadersBehavior Controla cómo se promueven los encabezados de columna al leer archivos.
encoding Requerido	FileEncoding Codificación de los archivos que se leen.
quoting Requerido	bool Especifica cómo tratar los caracteres de nueva línea entre comillas. El valor predeterminado (false) es interpretar los caracteres de nueva línea como nuevas filas iniciales, independientemente de si los caracteres de nueva línea están entre comillas o no. Si se establece en true, los caracteres de nueva línea dentro de las comillas no darán lugar a nuevas filas y la velocidad de lectura de archivos se ralentizará.
infer_column_types Requerido	bool Indica si se deducen los tipos de datos de columna.
skip_rows Requerido	int Número de filas que se omitirán en los archivos que se leen.
skip_mode Requerido	SkipLinesBehavior Controla cómo se omiten las filas al leer archivos.
comment Requerido	str Carácter utilizado para indicar líneas de comentario en los archivos que se leen. Se omitirán las líneas que comienzan por esta cadena.
include_path Requerido	bool Si se incluirá una columna que contenga la ruta de acceso del archivo del que se leyeron los datos. Resulta útil cuando se leen varios archivos y se quiere saber de qué archivo se originó un registro determinado, o bien para mantener información útil en la ruta de acceso del archivo.
archive_options Requerido	<xref:azureml.dataprep.ArchiveOptions> Opciones para el archivado de archivos, incluido el tipo de archivo y el patrón global de entrada. En este momento solo se admite ZIP como tipo de archivo. Por ejemplo, al especificar `archive_options = ArchiveOptions(archive_type = ArchiveType.ZIP, entry_glob = '*10-20.csv')` se leen todos los archivos con el nombre que termina con "10-20.csv" en ZIP.
partition_format Requerido	str Especifique el formato de partición en la ruta de acceso y cree columnas de cadena a partir del formato "{x}" y columnas datetime a partir del formato "{x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}", donde "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" y "ss" se usan para extrat year, month, day, hour, minute y second para el tipo datetime. El formato debe empezar en la posición de la primera clave de partición hasta el final de la ruta de acceso del archivo. Por ejemplo, dada una ruta de acceso de archivo ".. /Accounts/2019/01/01/data.csv" donde los datos se particionan por nombre de departamento y hora, se puede definir "/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv" para crear columnas "Department" de tipo cadena y "PartitionDate" de tipo datetime.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos.

Comentarios

Use este método para leer archivos de texto delimitados cuando quiera controlar las opciones usadas.

Después de crear un conjunto de datos, debe usar get_profile para enumerar los tipos de columna detectados y las estadísticas de resumen de cada columna.

El conjunto de datos devuelto no se registra con el área de trabajo.

from_excel_files

Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de archivos de Excel.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_excel_files(path, sheet_name=None, use_column_headers=False, skip_rows=0, include_path=False, infer_column_types=True, partition_format=None)

Parámetros

Nombre	Description
path Requerido	DataReference o str Una ruta de acceso a datos en un almacén de datos registrado o una ruta de acceso local.
sheet_name Requerido	str Nombre de la hoja de Excel que se cargará. De forma predeterminada, se lee la primera hoja de cada archivo Excel.
use_column_headers Requerido	bool Controla si se usará la primera fila como encabezados de columna.
skip_rows Requerido	int Número de filas que se omitirán en los archivos que se leen.
include_path Requerido	bool Si se incluirá una columna que contenga la ruta de acceso del archivo del que se leyeron los datos. Resulta útil cuando se leen varios archivos y se quiere saber de qué archivo se originó un registro determinado, o bien para mantener información útil en la ruta de acceso del archivo.
infer_column_types Requerido	bool Si es true, se deducirán los tipos de datos de columna.
partition_format Requerido	str Especifique el formato de partición en la ruta de acceso y cree columnas de cadena a partir del formato "{x}" y columnas datetime a partir del formato "{x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}", donde "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" y "ss" se usan para extrat year, month, day, hour, minute y second para el tipo datetime. El formato debe empezar en la posición de la primera clave de partición hasta el final de la ruta de acceso del archivo. Por ejemplo, dada una ruta de acceso de archivo "../Accounts/2019/01/01/data.xlsx" donde los datos se particionan por nombre de departamento y hora, se puede definir "/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.xlsx" para crear columnas "Department" de tipo cadena y "PartitionDate" de tipo datetime.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos.

Comentarios

Use este método para leer archivos Excel en formato .xlsx. Los datos se pueden leer de una hoja de cada archivo de Excel. Después de crear un conjunto de datos, debe usar get_profile para enumerar los tipos de columna detectados y las estadísticas de resumen de cada columna. El conjunto de datos devuelto no se registra con el área de trabajo.

from_json_files

Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de archivos JSON.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_json_lines_files en su lugar para leer archivos de líneas JSON. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_json_files(path, encoding=FileEncoding.UTF8, flatten_nested_arrays=False, include_path=False, partition_format=None)

Parámetros

Nombre	Description
path Requerido	DataReference o str Ruta de acceso a los archivos o carpetas que quiere cargar y analizar. Puede ser una ruta de acceso local o una dirección URL de blob de Azure. Se admiten comodines. Por ejemplo, puede usar path = "./data*" para leer todos los archivos cuyo nombre empieza por "data".
encoding Requerido	FileEncoding Codificación de los archivos que se leen.
flatten_nested_arrays Requerido	bool Propiedad que controla el tratamiento de las matrices anidadas del programa. Si decide aplanar matrices JSON anidadas, podría generarse un número mucho mayor de filas.
include_path Requerido	bool Si se incluirá una columna que contenga la ruta de acceso desde la que se leyeron los datos. Resulta útil cuando se leen varios archivos y se quiere saber de qué archivo se originó un registro determinado, o bien para mantener información útil en la ruta de acceso del archivo.
partition_format Requerido	str Especifique el formato de partición en la ruta de acceso y cree columnas de cadena a partir del formato "{x}" y columnas datetime a partir del formato "{x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}", donde "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" y "ss" se usan para extrat year, month, day, hour, minute y second para el tipo datetime. El formato debe empezar en la posición de la primera clave de partición hasta el final de la ruta de acceso del archivo. Por ejemplo, dada una ruta de acceso de archivo "../Accounts/2019/01/01/data.json" donde los datos se particionan por nombre de departamento y hora, se puede definir "/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.json" para crear columnas "Department" de tipo cadena y "PartitionDate" de tipo datetime.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos local.

from_pandas_dataframe

Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de una trama de datos de Pandas.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar Dataset.Tabular.register_pandas_dataframe en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_pandas_dataframe(dataframe, path=None, in_memory=False)

Parámetros

Nombre	Description
dataframe Requerido	DataFrame Objeto DataFrame de Pandas.
path Requerido	Union[DataReference, str] Ruta de acceso a datos del almacén de datos registrado o ruta de acceso de carpeta local.
in_memory Requerido	bool Si se leerá el objeto DataFrame de la memoria en lugar de conservarse en el disco.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos.

Comentarios

Use este método para convertir una trama de datos de Pandas en un objeto de conjunto de datos. Un conjunto de datos creado por este método no se puede registrar, ya que los datos proceden de la memoria.

Si in_memory es false, el objeto DataFrame de Pandas se convierte localmente en un archivo CSV. Si pat es de tipo DataReference, la trama de Pandas se cargará en el almacén de datos y el conjunto de datos se basará en DataReference. Si "path" es una carpeta local, el conjunto de datos se creará a partir del archivo local que no se puede eliminar.

Genera una excepción si el objeto DataReference actual no es una ruta de acceso de carpeta.

from_parquet_files

Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de archivos Parquet.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_parquet_files en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_parquet_files(path, include_path=False, partition_format=None)

Parámetros

Nombre	Description
path Requerido	DataReference o str Una ruta de acceso a datos en un almacén de datos registrado o una ruta de acceso local.
include_path Requerido	bool Si se incluirá una columna que contenga la ruta de acceso del archivo del que se leyeron los datos. Resulta útil cuando se leen varios archivos y se quiere saber de qué archivo se originó un registro determinado, o bien para mantener información útil en la ruta de acceso del archivo.
partition_format Requerido	str Especifique el formato de partición en la ruta de acceso y cree columnas de cadena a partir del formato "{x}" y columnas datetime a partir del formato "{x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}", donde "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" y "ss" se usan para extrat year, month, day, hour, minute y second para el tipo datetime. El formato debe empezar en la posición de la primera clave de partición hasta el final de la ruta de acceso del archivo. Por ejemplo, dada una ruta de acceso de archivo "../Accounts/2019/01/01/data.parquet" donde los datos se particionan por nombre de departamento y hora, se puede definir "/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.parquet" para crear columnas "Department" de tipo cadena y "PartitionDate" de tipo datetime.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos.

Comentarios

Use este método para leer archivos Parquet.

Después de crear un conjunto de datos, debe usar get_profile para enumerar los tipos de columna detectados y las estadísticas de resumen de cada columna.

El conjunto de datos devuelto no se registra con el área de trabajo.

from_sql_query

Crea un conjunto de datos en memoria sin registrar a partir de una consulta SQL.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar Dataset.Tabular.from_sql_query en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_sql_query(data_source, query)

Parámetros

Nombre	Description
data_source Requerido	AzureSqlDatabaseDatastore Detalles del almacén de datos de Azure SQL.
query Requerido	str Consulta que se ejecuta para leer datos.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos local.

generate_profile

Genera un nuevo perfil para el conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

generate_profile(compute_target=None, workspace=None, arguments=None)

Parámetros

Nombre	Description
compute_target Requerido	Union[ComputeTarget, str] Destino de proceso opcional para crear el perfil de instantánea. Si se omite, se usa el proceso local.
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo, necesaria para conjuntos de datos transitorios (sin registrar).
arguments Requerido	dict[str, object] Argumentos de perfil. Los argumentos válidos son: "include_stype_counts" de tipo booleano. Compruebe si los valores tienen un aspecto similar a algunos tipos semánticos conocidos, como la dirección de correo electrónico, la dirección IP (V4/V6), el número de teléfono de EE. UU., el código postal de EE. UU., la latitud y longitud. Al habilitarlo, el rendimiento resulta afectado. "number_of_histogram_bins" de tipo entero. Representa el número de rangos de histograma que se usarán para los datos numéricos. El valor predeterminado es 10.

Devoluciones

Tipo	Description
DatasetActionRun	Objeto de ejecución de acción de conjunto de datos.

Comentarios

La llamada sincrónica se bloqueará hasta que se complete. Llame a get_result para obtener el resultado de la acción.

get

Obtiene un conjunto de datos que ya existe en el área de trabajo especificando su nombre o identificador.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar get_by_name y get_by_id su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static get(workspace, name=None, id=None)

Parámetros

Nombre	Description
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo de AzureML existente en la que se creó el conjunto de datos.
name Requerido	str Nombre del conjunto de datos que se va a recuperar.
id Requerido	str Identificador único del conjunto de datos en el área de trabajo.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Conjunto de datos con el nombre o el identificador especificados.

Comentarios

Puede proporcionar name o id. Se produce una excepción si:

Se especifica name y id, pero no coinciden.
El conjunto de datos con el valor de name no id especificado no se encuentra en el área de trabajo.

get_all

Obtiene todos los conjuntos de datos registrados del área de trabajo.

get_all()

Parámetros

Nombre	Description
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo de AzureML existente en la que se registraron los conjuntos de datos.

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, Union[TabularDataset, FileDataset]]	Diccionario de objetos TabularDataset y FileDataset con clave por su nombre de registro.

get_all_snapshots

Obtiene todas las instantáneas del conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_all_snapshots()

Devoluciones

Tipo	Description
list[DatasetSnapshot]	Lista de instantáneas del conjuntos de datos.

get_by_id

Obtiene un conjunto de datos que se guarda en el área de trabajo.

get_by_id(id, **kwargs)

Parámetros

Nombre	Description
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo de AzureML existente en la que se guarda el conjunto de datos.
id Requerido	str Identificador del conjunto de datos.

Devoluciones

Tipo	Description
Union[TabularDataset, FileDataset]	Objeto de conjunto de datos. Si se registra el conjunto de datos, también se devolverán el nombre y la versión del registro.

get_by_name

Obtiene un conjunto de datos registrado del área de trabajo por su nombre de registro.

get_by_name(name, version='latest', **kwargs)

Parámetros

Nombre	Description
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo de AzureML existente en la que se registró el conjunto de datos.
name Requerido	str Nombre del registro.
version Requerido	int Versión del registro. El valor predeterminado es "latest".

Devoluciones

Tipo	Description
Union[TabularDataset, FileDataset]	Objeto de conjunto de datos registrado.

get_definition

Obtiene una definición específica del conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_definition(version_id=None)

Parámetros

Nombre	Description
version_id Requerido	str Identificador de versión de la definición del conjunto de datos

Devoluciones

Tipo	Description
DatasetDefinition	Definición de conjunto de datos.

Comentarios

Si se proporciona version_id, Azure Machine Learning intenta obtener la definición correspondiente a esa versión. Si esa versión no existe, se produce una excepción. Si se omite version_id, se recupera la versión más reciente.

get_definitions

Obtiene todas las definiciones del conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_definitions()

Devoluciones

Tipo	Description
dict[str, DatasetDefinition]	Diccionario de definiciones de conjuntos de datos.

Comentarios

En el caso de los conjuntos de datos no registrados, solo existe una definición.

get_profile

Obtiene estadísticas de resumen del conjunto de datos calculado anteriormente.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_profile(arguments=None, generate_if_not_exist=True, workspace=None, compute_target=None)

Parámetros

Nombre	Description
arguments Requerido	dict[str, object] Argumentos de perfil.
generate_if_not_exist Requerido	bool Indica si se debe generar un perfil si no existe.
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo, necesaria para conjuntos de datos transitorios (sin registrar).
compute_target Requerido	Union[ComputeTarget, str] Destino de proceso para ejecutar la acción del perfil.

Devoluciones

Tipo	Description
<xref:azureml.dataprep.DataProfile>	DataProfile del conjunto de datos.

Comentarios

En el caso de un conjunto de datos registrado con un área de trabajo de Azure Machine Learning, este método recupera un perfil existente que se creó anteriormente mediante una llamada a get_profile si todavía es válido. Los perfiles se invalidan cuando se detectan datos modificados en el conjunto de datos o cuando los argumentos para get_profile son diferentes de los usados cuando se generó el perfil. Si el perfil no está presente o se ha invalidado, generate_if_not_exist determinará si se genera un nuevo perfil.

Si el conjunto de datos no está registrado con un área de trabajo de Azure Machine Learning, este método siempre ejecuta generate_profile y devuelve el resultado.

get_snapshot

Obtiene la instantánea del conjunto de datos por nombre.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_snapshot(snapshot_name)

Parámetros

Nombre	Description
snapshot_name Requerido	str Nombre de la instantánea.

Devoluciones

Tipo	Description
DatasetSnapshot	Objeto de instantánea del conjunto de datos.

head

Extrae el número de registros especificado de este conjunto de datos y los devuelve como DataFrame.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

head(count)

Parámetros

Nombre	Description
count Requerido	int Número de registros para extraer.

Devoluciones

Tipo	Description
DataFrame	Objeto DataFrame de Pandas.

list

Enumera todos los conjuntos de datos del área de trabajo, incluidos los que tienen una propiedad is_visible igual a false.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar get_all en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

static list(workspace)

Parámetros

Nombre	Description
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo para la que quiere recuperar la lista de conjuntos de datos.

Devoluciones

Tipo	Description
list[Dataset]	Lista de objetos de conjunto de datos.

reactivate

Reactiva un conjunto de datos archivado o en desuso.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

reactivate()

Devoluciones

Tipo	Description
None	Ninguno.

register

Registra el conjunto de datos en el área de trabajo y permite que esté disponible para otros usuarios del área de trabajo.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Se recomienda usar register en su lugar. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

register(workspace, name, description=None, tags=None, visible=True, exist_ok=False, update_if_exist=False)

Parámetros

Nombre	Description
workspace Requerido	Workspace Área de trabajo de AzureML en la que se va a registrar el conjunto de datos.
name Requerido	str Nombre del conjunto de datos en el área de trabajo.
description Requerido	str Descripción del conjunto de datos.
tags Requerido	dict[str, str] Etiquetas que se asocian al conjunto de datos.
visible Requerido	bool Indica si el conjunto de datos está visible en la interfaz de usuario. Si es false, el conjunto de datos está oculto en la interfaz de usuario y está disponible a través del SDK.
exist_ok Requerido	bool Si es true, el método devuelve el conjunto de datos si ya existe en el área de trabajo dada; de lo contrario, se produce un error.
update_if_exist Requerido	bool Si `exist_ok` y `update_if_exist` son true, este método actualizará la definición y devolverá el conjunto de datos actualizado.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto Dataset registrado en el área de trabajo.

sample

Genera una nueva muestra a partir del conjunto de datos de origen mediante la estrategia y los parámetros de muestreo proporcionados.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Cree un objeto TabularDataset mediante la llamada a los métodos estáticos de Dataset.Tabular y use ahí el método take_sample. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

sample(sample_strategy, arguments)

Parámetros

Nombre	Description
sample_strategy Requerido	str Estrategia de ejemplo que se usará. Los valores aceptados son "top_n", "simple_random" o "stratified".
arguments Requerido	dict[str, object] Diccionario con claves del "argumento opcional" en la lista mostrada anteriormente y valores de la columna de tipo "Type". Solo se pueden usar argumentos del método de muestreo correspondiente. Por ejemplo, para un tipo de muestra "simple_random", solo puede especificar un diccionario con claves de "probability" y "seed".

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto de conjunto de datos como muestra del conjunto de datos original.

Comentarios

Las muestras se generan mediante la ejecución de la canalización de transformación definida por este conjunto de datos y la posterior aplicación de la estrategia y los parámetros de muestreo a los datos de salida. Cada método de muestreo admite los siguientes argumentos opcionales:

top_n
- Argumentos opcionales
  - n, type integer. Selecciona las N primeras filas como muestra.
simple_random
- Argumentos opcionales
  - probability, type float. Muestreo aleatorio simple donde cada fila tiene la misma probabilidad de ser seleccionada. La probabilidad debe ser un número entre 0 y 1.
  - seed, type float. Se usa con el generador de números aleatorios. Se usa para la repetibilidad.
stratified
- Argumentos opcionales
  - columns, type list[str]. Lista de columnas de estrato en los datos.
  - seed, type float. Se usa con el generador de números aleatorios. Se usa para la repetibilidad.
  - fractions, type dict[tuple, float]. Tuple: los valores de columna que definen un estrato deben estar en el mismo orden que los nombres de columna. Float: peso asociado a un estrato durante el muestreo.

Los fragmentos de código siguientes son patrones de diseño de ejemplo para distintos métodos de muestreo.


   # sample_strategy "top_n"
   top_n_sample_dataset = dataset.sample('top_n', {'n': 5})

   # sample_strategy "simple_random"
   simple_random_sample_dataset = dataset.sample('simple_random', {'probability': 0.3, 'seed': 10.2})

   # sample_strategy "stratified"
   fractions = {}
   fractions[('THEFT',)] = 0.5
   fractions[('DECEPTIVE PRACTICE',)] = 0.2

   # take 50% of records with "Primary Type" as THEFT and 20% of records with "Primary Type" as
   # DECEPTIVE PRACTICE into sample Dataset
   sample_dataset = dataset.sample('stratified', {'columns': ['Primary Type'], 'fractions': fractions})

to_pandas_dataframe

Crea una trama de datos de Pandas ejecutando la canalización de transformación definida por esta definición de conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Cree un objeto TabularDataset mediante la llamada a los métodos estáticos de Dataset.Tabular y use ahí el método to_pandas_dataframe. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

to_pandas_dataframe()

Devoluciones

Tipo	Description
DataFrame	Objeto DataFrame de Pandas.

Comentarios

Devuelve un objeto DataFrame de Pandas totalmente materializado en memoria.

to_spark_dataframe

Crea un objeto DataFrame de Spark que puede ejecutar la canalización de transformación definida por esta definición de conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Cree un objeto TabularDataset mediante la llamada a los métodos estáticos de Dataset.Tabular y use ahí el método to_spark_dataframe. Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

to_spark_dataframe()

Devoluciones

Tipo	Description
DataFrame	Objeto DataFrame de Spark.

Comentarios

La trama de datos de Spark devuelta es solo un plan de ejecución y no contiene realmente ningún dato, ya que las tramas de datos de Spark se evalúan de forma rápida.

update

Actualiza los atributos mutable del conjunto de datos en el área de trabajo y devuelve el conjunto de datos actualizado del área de trabajo.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

update(name=None, description=None, tags=None, visible=None)

Parámetros

Nombre	Description
name Requerido	str Nombre del conjunto de datos en el área de trabajo.
description Requerido	str Descripción de los datos.
tags Requerido	dict[str, str] Etiquetas que se asocian al conjunto de datos.
visible Requerido	bool Indica si el conjunto de datos está visible en la interfaz de usuario.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto Dataset actualizado del área de trabajo.

update_definition

Actualiza la definición del conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

update_definition(definition, definition_update_message)

Parámetros

Nombre	Description
definition Requerido	DatasetDefinition Nueva definición de este conjunto de datos.
definition_update_message Requerido	str Mensaje de actualización de definición.

Devoluciones

Tipo	Description
Dataset	Objeto Dataset actualizado del área de trabajo.

Comentarios

Para consumir el conjunto de datos actualizado, use el objeto devuelto por este método.

Atributos

definition

Devuelve la definición del conjunto de datos actual.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

Devoluciones

Tipo	Description
DatasetDefinition	Definición de conjunto de datos.

Comentarios

Una definición de conjunto de datos es una serie de pasos que especifican cómo leer y transformar datos.

Un conjunto de datos registrado en un área de trabajo de AzureML puede tener varias definiciones, cada una de las cuales se crea con la llamada a update_definition. Cada definición tiene un identificador único. Tener varias definiciones le permite realizar cambios en los conjuntos de datos existentes sin dividir los modelos y canalizaciones que dependen de la definición anterior.

En el caso de los conjuntos de datos no registrados, solo existe una definición.

definition_version

Devuelve la versión de la definición actual del conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

Devoluciones

Tipo	Description
str	La versión de la definición de conjunto de datos.

Comentarios

Una definición de conjunto de datos es una serie de pasos que especifican cómo leer y transformar datos.

Un conjunto de datos registrado en un área de trabajo de AzureML puede tener varias definiciones, cada una de las cuales se crea con la llamada a update_definition. Cada definición tiene un identificador único. La definición actual es la creada más recientemente, y devuelve el identificador de esta.

En el caso de los conjuntos de datos no registrados, solo existe una definición.

description

Devuelve la descripción del conjunto de datos.

Devoluciones

Tipo	Description
str	Descripción del conjunto de datos.

Comentarios

La especificación de una descripción de los datos en el conjunto de datos permite a los usuarios del área de trabajo comprender lo que representan los datos y cómo pueden usarlos.

id

Si el conjunto de datos se registró en un área de trabajo, devuelve el identificador del conjunto de datos. De lo contrario, devuelve "None".

Devoluciones

Tipo	Description
str	El identificador del conjunto de datos.

is_visible

Controla la visibilidad de un conjunto de datos registrado en la interfaz de usuario del área de trabajo de Azure ML.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

Devoluciones

Tipo	Description
bool	Visibilidad del conjunto de datos.

Comentarios

Valores devueltos:

True: el conjunto de datos está visible en la interfaz de usuario del área de trabajo. Predeterminada.
False: el conjunto de datos está oculto en la interfaz de usuario del área de trabajo.

No tiene ningún efecto sobre los conjuntos de datos no registrados.

name

Devuelve el nombre del conjunto de datos.

Devoluciones

Tipo	Description
str	Nombre del conjunto de datos.

state

Devuelve el estado del conjunto de datos.

Nota

Este método está en desuso y ya no se admite.

Para obtener más información, vea https://aka.ms/dataset-deprecation.

Devoluciones

Tipo	Description
str	Estado del conjunto de datos.

Comentarios

El significado y el efecto de los estados son los siguientes:

activa. Las definiciones activas son exactamente lo que parecen, todas las acciones se pueden realizar en definiciones activas.
En desuso. Se puede usar la definición en desuso, pero dará lugar a la entrada de una advertencia en los registros cada vez que se accede a los datos subyacentes.
Archivado. No se puede usar una definición archivada para realizar una acción. Para realizar acciones en una definición archivada, se debe reactivar.

workspace

Si el conjunto de datos se registró en una área de trabajo, la devuelve. De lo contrario, devuelve "None".

Devoluciones

Tipo	Description
Workspace	Área de trabajo.

Tabular

Fábrica para crear FileDataset

alias de TabularDatasetFactory

Compartir a través de

Dataset Clase

Constructor

Parámetros

Comentarios

Variables

Métodos

archive

Devoluciones

Comentarios

auto_read_files

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

compare_profiles

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

create_snapshot

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

delete_snapshot

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

deprecate

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

diff

Parámetros

Devoluciones

from_binary_files

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

from_delimited_files

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

from_excel_files

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

from_json_files

Parámetros

Devoluciones

from_pandas_dataframe

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

from_parquet_files

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

from_sql_query

Parámetros

Devoluciones

generate_profile

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

get

Parámetros

Devoluciones

Comentarios

get_all

Parámetros

Devoluciones

get_all_snapshots

Devoluciones

get_by_id

Parámetros

Devoluciones

get_by_name

Parámetros

Devoluciones

get_definition

Parámetros