BatchDataFrameOperations Clase

Contenedores orientados a dataframes para operaciones de registro por lotes.

Proporciona create, updatey delete que aceptanpandas.Series / pandas.DataFrame entradas y las convierten en dicts estándar antes de poner en cola en el lote. Esto permite a los autores de llamadas de ciencia de datos alimentar dataFrames directamente en un lote sin conversión manual.

Acceso a través de batch.dataframe.

Ejemplo:

   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()

Constructor

BatchDataFrameOperations(batch: _BatchContext)

Parámetros

Nombre	Description
batch Requerido

Métodos

create	El registro de puesta en cola crea a partir de un DataFrame de Pandas. Cada fila se convierte en un registro. Todas las filas se agrupan en un único CreateMultiple elemento por lotes (una solicitud HTTP en el lote). Ejemplo: df = pd.DataFrame([{"name": "Contoso"}, {"name": "Fabrikam"}]) batch.dataframe.create("account", df)
delete	El registro de puesta en cola elimina de una serie pandas de GUID. Ejemplo: ids_series = pd.Series(["guid-1", "guid-2", "guid-3"]) batch.dataframe.delete("account", ids_series)
update	Poner en cola actualizaciones de registros de un DataFrame de Pandas. Cada fila representa una actualización. id_column Especifica qué columna contiene los GUID de registro. Ejemplo: df = pd.DataFrame([ {"accountid": "guid-1", "telephone1": "555-0100"}, {"accountid": "guid-2", "telephone1": "555-0200"}, ]) batch.dataframe.update("account", df, id_column="accountid")

create

El registro de puesta en cola crea a partir de un DataFrame de Pandas.

Cada fila se convierte en un registro. Todas las filas se agrupan en un único CreateMultiple elemento por lotes (una solicitud HTTP en el lote).

Ejemplo:

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

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

Parámetros

Nombre	Description
table Requerido	str Nombre del esquema de tabla (por ejemplo, "account").
records Requerido	Dataframe DataFrame donde cada fila es un registro que se va a crear.

Excepciones

Tipo	Description
TypeError	Si records no es un DataFrame de Pandas.
ValueError	Si records está vacío o cualquier fila no tiene valores null.

delete

El registro de puesta en cola elimina de una serie pandas de GUID.

Ejemplo:

   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

Parámetros

Nombre	Description
table Requerido	str Nombre del esquema de tabla (por ejemplo, "account").
ids Requerido	Series Serie de GUID de registro que se van a eliminar.
use_bulk_delete	bool Cuando True (valor predeterminado) y ids tiene varios valores, use la BulkDelete acción . Valor predeterminado: True

Excepciones

Tipo	Description
TypeError	Si ids no es una serie pandas.
ValueError	Si ids contiene valores no válidos.

update

Poner en cola actualizaciones de registros de un DataFrame de Pandas.

Cada fila representa una actualización. id_column Especifica qué columna contiene los GUID de registro.

Ejemplo:

   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

Parámetros

Nombre	Description
table Requerido	str Nombre del esquema de tabla (por ejemplo, "account").
changes Requerido	Dataframe DataFrame donde cada fila contiene un GUID de registro y los campos que se van a actualizar.
id_column Requerido	str Nombre de la columna DataFrame que contiene GUID de registro.
clear_nulls	bool Cuando False (valor predeterminado), se omiten los valores NaN/None. Cuando True, NaN/None envía null para borrar el campo. Valor predeterminado: False

Excepciones

Tipo	Description
TypeError	Si changes no es un DataFrame de Pandas.
ValueError	Si changes está vacío, id_column falta o los identificadores no son válidos.