Este explorador ya no es compatible.
Actualice a Microsoft Edge para aprovechar las características, las actualizaciones de seguridad y el soporte técnico más recientes.
Este artículo le guía por el uso de un cuaderno de Azure Databricks para importar datos de un archivo CSV que contiene datos de nombre del bebé de health.data.ny.gov en el volumen del catálogo de Unity mediante Python, Scala y R. También aprenderá a modificar un nombre de columna, visualizar los datos y guardarlos en una tabla.
Para completar las tareas de este artículo, debe cumplir los siguientes requisitos:
WRITE VOLUME en un volumen, el privilegio USE SCHEMA en el esquema principal y el privilegio USE CATALOG en el catálogo principal.Sugerencia
Para ver un cuaderno completado para este artículo, consulte Importación y visualización de cuadernos de datos.
Para crear un cuaderno en el área de trabajo, haga clic en 
Nuevo en la barra lateral y a continuación, haga clic en Cuaderno. Se abre un cuaderno en blanco en el área de trabajo.
Para obtener más información sobre cómo crear y administrar cuadernos, consulte Administración de cuadernos.
En este paso, definirá variables para su uso en el cuaderno de ejemplo que cree en este artículo.
Copie y pegue el código siguiente en la celda del nuevo cuaderno vacío. Reemplace <catalog-name>, <schema-name> y <volume-name> por los nombres de catálogo, esquema y volumen de un volumen de Unity Catalog. De manera opcional, reemplace el valor table_name por un nombre de la tabla de su elección. Guardará los datos del nombre del bebé en esta tabla más adelante en este artículo.
Presione Shift+Enter para ejecutar la celda y crear una nueva celda en blanco.
catalog = "<catalog_name>"
schema = "<schema_name>"
volume = "<volume_name>"
download_url = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name = "baby_names.csv"
table_name = "baby_names"
path_volume = "/Volumes/" + catalog + "/" + schema + "/" + volume
path_table = catalog + "." + schema
print(path_table) # Show the complete path
print(path_volume) # Show the complete path
val catalog = "<catalog_name>"
val schema = "<schema_name>"
val volume = "<volume_name>"
val downloadUrl = "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
val fileName = "baby_names.csv"
val tableName = "baby_names"
val pathVolume = s"/Volumes/${catalog}/${schema}/${volume}"
val pathTable = s"${catalog}.${schema}"
print(pathVolume) // Show the complete path
print(pathTable) // Show the complete path
catalog <- "<catalog_name>"
schema <- "<schema_name>"
volume <- "<volume_name>"
download_url <- "https://health.data.ny.gov/api/views/jxy9-yhdk/rows.csv"
file_name <- "baby_names.csv"
table_name <- "baby_names"
path_volume <- paste("/Volumes/", catalog, "/", schema, "/", volume, sep = "")
path_table <- paste(catalog, ".", schema, sep = "")
print(path_volume) # Show the complete path
print(path_table) # Show the complete path
En este paso, importará un archivo CSV que contiene datos de nombre del bebé de health.data.ny.gov al volumen del catálogo de Unity.
Copie y pegue el código siguiente en la celda del nuevo cuaderno vacío. Este código copia el archivo rows.csv de health.data.ny.gov en el volumen de Unity Catalog mediante el comando dbutuils de Databricks.
Presione Shift+Enter para ejecutar la celda y, a continuación, vaya a la celda siguiente.
dbutils.fs.cp(f"{download_url}", f"{path_volume}" + "/" + f"{file_name}")
dbutils.fs.cp(downloadUrl, s"${pathVolume}/${fileName}")
dbutils.fs.cp(download_url, paste(path_volume, "/", file_name, sep = ""))
En este paso, creará un DataFrame denominado df a partir del archivo CSV que cargó anteriormente en el volumen del catálogo de Unity mediante el método spark.read.csv.
Copie y pegue el código siguiente en la celda del nuevo cuaderno vacío. Este código carga los datos del nombre del bebé en DataFrame df desde el archivo CSV.
Presione Shift+Enter para ejecutar la celda y, a continuación, vaya a la celda siguiente.
df = spark.read.csv(f"{path_volume}/{file_name}",
header=True,
inferSchema=True,
sep=",")
val df = spark.read
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.option("delimiter", ",")
.csv(s"${pathVolume}/${fileName}")
# Load the SparkR package that is already preinstalled on the cluster.
library(SparkR)
df <- read.df(paste(path_volume, "/", file_name, sep=""),
source="csv",
header = TRUE,
inferSchema = TRUE,
delimiter = ",")
Puede cargar datos de muchos formatos de archivo admitidos.
En este paso, usará el display() método para mostrar el contenido del DataFrame en una tabla del cuaderno y, a continuación, visualizar los datos en un gráfico de nube de palabras en el cuaderno.
Copie y pegue el código siguiente en la nueva celda vacía del cuaderno y, a continuación, haga clic en Ejecutar celda para mostrar los datos de una tabla.
display(df)
display(df)
display(df)
Inspeccione los resultados en la tabla.
Junto a la pestaña Tabla, haga clic + y, a continuación, haga clic en Visualización.
En el editor de visualización, haga clic en Tipo de visualización y compruebe que la nube de Word está seleccionada.
En la columna Palabras, compruebe que First Name está seleccionada.
En Límite de frecuencias, haga clic en 35.
Haga clic en Save(Guardar).
Importante
Para guardar su DataFrame en el Catálogo Unity, debe tener privilegios de tabla CREATE en el catálogo y el esquema. Para obtener información sobre los permisos en el catálogo de Unity, consulte Privilegios y objetos protegibles en el catálogo de Unity y Administrar privilegios en el catálogo de Unity.
Copie y pegue el código siguiente en una celda de cuaderno vacía. Este código reemplaza un espacio en el nombre de columna. No se permiten caracteres especiales, como espacios, en nombres de columna. Este código usa el método withColumnRenamed() de Apache Spark.
df = df.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
df.printSchema
val dfRenamedColumn = df.withColumnRenamed("First Name", "First_Name")
// when modifying a DataFrame in Scala, you must assign it to a new variable
dfRenamedColumn.printSchema()
df <- withColumnRenamed(df, "First Name", "First_Name")
printSchema(df)
Copie y pegue el código siguiente en una celda de cuaderno vacía. Este código guarda el contenido del DataFrame en una tabla del catálogo de Unity mediante la variable de nombre de tabla que definió al principio de este artículo.
df.write.mode("overwrite").saveAsTable(f"{path_table}" + "." + f"{table_name}")
dfRenamedColumn.write.mode("overwrite").saveAsTable(s"${pathTable}.${tableName}")
saveAsTable(df, paste(path_table, ".", table_name), mode = "overwrite")
Para comprobar que se guardó la tabla, haga clic en Catálogo en la barra lateral izquierda para abrir la interfaz de usuario del Explorador de catálogos. Abra el catálogo y, a continuación, el esquema para comprobar que aparece la tabla.
Haga clic en la tabla para ver el esquema de la tabla en la pestaña Información general.
Haga clic en Datos de ejemplo para ver 100 filas de datos de la tabla.
Use uno de los siguientes cuadernos para realizar los pasos descritos en este artículo. Reemplace <catalog-name>, <schema-name> y <volume-name> por los nombres de catálogo, esquema y volumen de un volumen de Unity Catalog. De manera opcional, reemplace el valor table_name por un nombre de la tabla de su elección.
Formación
Módulo
Haga análisis de datos con Azure Databricks - Training
Haga análisis de datos con Azure Databricks
Certificación
Microsoft Certified: Azure Data Scientist Associate - Certifications
Administre la ingesta y preparación de datos, el entrenamiento y la implementación de modelos, y la supervisión de soluciones de aprendizaje automático con Python, Azure Machine Learning y MLflow.