Поделиться через

Dataset Класс

  • Ссылка

Представляет ресурс для изучения, преобразования и администрирования данных в Машинном обучении Azure.

Набор данных — это ссылка на данные в Datastore или в расположениях по общедоступным URL-адресам.

Улучшенные интерфейсы API для нерекомендуемых методов в этом классе см. в описании класса AbstractDataset.

Поддерживаются следующие типы наборов данных:

  • TabularDataset представляет в табличном формате данные, созданные путем синтаксического анализа указанного файла или списка файлов.

  • FileDataset ссылается на один или несколько файлов, размещенных в хранилищах данных или по общедоступным URL-адресам.

Чтобы приступить к работе с наборами данных, см. статью Добавление & регистрировать наборы данных или записные книжки https://aka.ms/tabulardataset-samplenotebook и https://aka.ms/filedataset-samplenotebook.

Инициализируйте объект Dataset.

Чтобы получить набор данных, который уже зарегистрирован в рабочей области, используйте метод get.

Наследование
builtins.object
Dataset

Конструктор

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

Параметры

Имя Описание
definition
Обязательно
<xref:azureml.data.DatasetDefinition>

Определение набора данных.
workspace
Обязательно
Workspace

Рабочая область, в которой существует набор данных.
name
Обязательно
str

Имя набора данных.
id
Обязательно
str

Уникальный идентификатор набора данных.

Комментарии

Класс Dataset предоставляет два удобных атрибута класса (File и Tabular), которые можно использовать для создания набора данных без работы с соответствующими методами фабрики. Например, для создания набора данных с использованием следующих атрибутов:

  • Dataset.Tabular.from_delimited_files()

  • Dataset.File.from_files()

Можно также создать новые TabularDataset или FileDataset, напрямую вызвав соответствующие фабричные методы класса, определенного в TabularDatasetFactory и FileDatasetFactory.

В следующем примере показано, как создать TabularDataset, указывающий на один путь в хранилище данных.


   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()

Полный пример можно найти по адресу: https://github.com/Azure/MachineLearningNotebooks/blob/master/how-to-use-azureml/work-with-data/datasets-tutorial/train-with-datasets/train-with-datasets.ipynb.

Переменные

Имя Описание
azureml.core.Dataset.File

Атрибут класса, предоставляющий доступ к методам FileDatasetFactory для создания новых объектов FileDataset. Использование: Dataset.File.from_files().
azureml.core.Dataset.Tabular

Атрибут класса, предоставляющий доступ к методам TabularDatasetFactory для создания новых объектов TabularDataset. Использование: Dataset.Tabular.from_delimited_files().

Методы

archive

Архивирует активный или нерекомендуемый набор данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
auto_read_files

Анализирует файлы по указанному пути и возвращает новый набор данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для чтения файлов рекомендуется использовать методы Dataset.Tabular.from_*. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
compare_profiles

Сравнивает профиль текущего набора данных с другим профилем набора данных.

Это показывает различия между двумя наборами данных в сводной статистике. Параметр "rhs_dataset" означает "правосторонний" и просто указывает на то, что это второй набор данных. Первый набор данных (текущий объект набора данных) считается "левосторонним".

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
create_snapshot

Создает моментальный снимок зарегистрированного набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
delete_snapshot

Удаляет моментальный снимок набора данных по имени.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
deprecate

Обозначает активный набор данных в рабочей области как нерекомендуемый другим набором данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
diff

Выполняет сравнение текущего набора данных с rhs_dataset с помощью инструмента сравнения.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_binary_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из двоичных файлов.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.File.from_files. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_delimited_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из файлов с разделителями.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_delimited_files. Для получения дополнительной информации см. 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

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из Excel-файлов.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_json_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из файлов JSON.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_json_lines_files для считывания данных из файла строк JSON. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_pandas_dataframe

Создайте незарегистрированный, набор данных в памяти из кадра данных Pandas.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.register_pandas_dataframe. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_parquet_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из файлов Parquet.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_parquet_files. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
from_sql_query

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из SQL-запроса.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_sql_query. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
generate_profile

Создает новый профиль для набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
get

Получает набор данных, уже существующий в рабочей области, указав его имя или идентификатор.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать get_by_name и get_by_id. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_all

Получает все зарегистрированные наборы данных в рабочей области.
get_all_snapshots

Получает все моментальные снимки набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_by_id

Получает набор данных, который сохраняется в рабочей области.
get_by_name

Получает из рабочей области зарегистрированный набор данных по его имени регистрации.
get_definition

Получает конкретное определение набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_definitions

Получает все определения набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_profile

Получает сводную статистику для набора данных, вычисленного ранее.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
get_snapshot

Получает моментальный снимок набора данных по имени.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
head

Извлекает указанное число записей, указанных для этого набора данных, и возвращение их в виде кадра данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
list

Выводит список всех объектов наборов данных в рабочей области, включая объекты со свойством is_visible, равным False.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать get_all. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
reactivate

Повторно активирует архивный или нерекомендуемый набор данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
register

Регистрирует набор данных в рабочей области, сделав его доступным для других пользователей рабочей области.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать register. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
sample

Создайте новую выборку из исходного набора данных, используя заданную стратегию и параметры выборки.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Создает TabularDataset, вызывая статические методы для Dataset.Tabular и используя метод take_sample. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
to_pandas_dataframe

Создает кадр данных Pandas, выполнив конвейер преобразования, заданный этим определением набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Создает TabularDataset, вызывая статические методы для Dataset.Tabular и используя метод to_pandas_dataframe. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
to_spark_dataframe

Создает кадр данных Spark, который может выполнять конвейер преобразования, заданный этим определением набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Создает TabularDataset, вызывая статические методы для Dataset.Tabular и используя метод to_spark_dataframe. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
update

Обновляет изменяемые атрибуты набора данных в рабочей области и возвращает обновленный набор данных из рабочей области.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.
update_definition

Обновляет определение набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

archive

Архивирует активный или нерекомендуемый набор данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

archive()

Возвращаемое значение

Тип Описание
None

Отсутствует.

Комментарии

После архивации любая попытка использовать набор данных приведет к ошибке. Если архивация выполнена случайно, набор данных снова станет активным после повторной активации.

auto_read_files

Анализирует файлы по указанному пути и возвращает новый набор данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для чтения файлов рекомендуется использовать методы Dataset.Tabular.from_*. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
path
Обязательно
DataReference или str

Путь к данным в зарегистрированном хранилище данных, локальный путь или URL-адрес HTTP (CSV/TSV).
include_path
Обязательно
bool

Указывает, следует ли включать столбец, содержащий путь к файлу, из которого считываются данные. Удобно, если при считывании нескольких файлов необходимо указать, из какого файла поступила определенная запись. Также полезно, если в столбце должна содержатся информация, указанная в пути или имени файла.
partition_format
Обязательно
str

Задает формат раздела в пути и создает строковые столбцы на основе формата {x} и столбец даты и времени на основе формата {x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}, где "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" и "ss" используются для получения года, месяца, дня, часа, минуты и секунды для типа даты и времени. Формат должен начинаться с расположения первого ключа секции до конца пути к файлу. Например, при наличии пути к файлу "../Accounts/2019/01/01/data.csv", где данные разделены по имени отдела и времени, можно определить"/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv", чтобы создать столбцы Department строкового типа и PartitionDate типа даты и времени.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Объект набора данных.

Комментарии

Используйте этот метод, если форматы файлов и разделители должны обнаруживаться автоматически.

После создания набора данных следует использовать get_profile, чтобы создать список обнаруженных типов столбцов и сводные статистические данные для каждого столбца.

Возвращенный набор данных не зарегистрирован в рабочей области.

compare_profiles

Сравнивает профиль текущего набора данных с другим профилем набора данных.

Это показывает различия между двумя наборами данных в сводной статистике. Параметр "rhs_dataset" означает "правосторонний" и просто указывает на то, что это второй набор данных. Первый набор данных (текущий объект набора данных) считается "левосторонним".

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
rhs_dataset
Обязательно
Dataset

Второй набор данных (также называемый "правосторонним") для сравнения.
profile_arguments
Обязательно
dict

Аргументы для извлечения конкретного профиля.
include_columns
Обязательно
list[str]

Список имен столбцов, учитываемых при сравнении.
exclude_columns
Обязательно
list[str]

Список имен столбцов, исключаемых при сравнении.
histogram_compare_method
Обязательно
HistogramCompareMethod

Перечисление, описывающее метод сравнения, например Wasserstein или Energy.

Возвращаемое значение

Тип Описание
<xref:azureml.dataprep.api.engineapi.typedefinitions.DataProfileDifference>

Разница между двумя профилями наборов данных.

Комментарии

Применимо только к зарегистрированным наборам данных. Вызывает исключение, если текущий профиль набора данных не существует. Для незарегистрированных наборов данных используется метод profile.compare.

create_snapshot

Создает моментальный снимок зарегистрированного набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
snapshot_name
Обязательно
str

Имя моментального снимка. Имена моментальных снимков должны быть уникальными в пределах набора данных.
compute_target
Обязательно
Union[ComputeTarget, str]

Необязательный целевой объект вычислений для создания профиля моментальных снимков. Если он опущен, используется локальное вычисление.
create_data_snapshot
Обязательно
bool

При значении True будут созданы материализованные копии данных.
target_datastore
Обязательно
Union[AbstractAzureStorageDatastore, str]

Целевое хранилище данных для хранения моментального снимка. Если оно не задано, моментальный снимок будет создан в заданном по умолчанию хранилище рабочей области.

Возвращаемое значение

Тип Описание
DatasetSnapshot

Объект моментального снимка набора данных.

Комментарии

В моментальные снимки записывается сводная статистика по базовым данным на определенный момент времени и необязательная копия самих данных. Дополнительные сведения о создании моментальных снимков см. по адресу https://aka.ms/azureml/howto/createsnapshots.

delete_snapshot

Удаляет моментальный снимок набора данных по имени.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

delete_snapshot(snapshot_name)

Параметры

Имя Описание
snapshot_name
Обязательно
str

Имя моментального снимка.

Возвращаемое значение

Тип Описание
None

Отсутствует.

Комментарии

Используйте его, чтобы освободить хранилище, занятое данными, хранящимися в уже ненужных моментальных снимках.

deprecate

Обозначает активный набор данных в рабочей области как нерекомендуемый другим набором данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

deprecate(deprecate_by_dataset_id)

Параметры

Имя Описание
deprecate_by_dataset_id
Обязательно
str

Идентификатор набора данных, который является предполагаемой заменой для этого набора данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
None

Отсутствует.

Комментарии

При использовании нерекомендуемых наборов данных в журнал записываются предупреждения. Если набор данных обозначен как нерекомендуемый, нерекомендуемыми будут и все его определения.

Нерекомендуемые наборы данных по-прежнему можно использовать. Чтобы полностью заблокировать использование набора данных, его нужно заархивировать.

Если набор данных обозначен как нерекомендуемый случайно, он снова станет активным после повторной активации.

diff

Выполняет сравнение текущего набора данных с rhs_dataset с помощью инструмента сравнения.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
rhs_dataset
Обязательно
Dataset

Другой набор данных (также называемый "правосторонним") для сравнения
compute_target
Обязательно
Union[ComputeTarget, str]

Целевой объект вычислений для поиска различий. Если он не указан, используется локальное вычисление.
columns
Обязательно
list[str]

Список имен столбцов, включенный в инструмент сравнения.

Возвращаемое значение

Тип Описание
DatasetActionRun

Объект выполнения действия набора данных.

from_binary_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из двоичных файлов.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.File.from_files. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_binary_files(path)

Параметры

Имя Описание
path
Обязательно
DataReference или str

Путь к данным в зарегистрированном хранилище данных или по локальному пути.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Объект набора данных.

Комментарии

Этот метод используется для считывания файлов в виде потоков двоичных данных. Возвращает один объект потока файлов для каждой операции чтения файла. Используйте этот метод при считывании изображений, видео, аудио или других двоичных данных.

Для набора данных, созданного этим методом, get_profile и create_snapshot не будут работать должным образом.

Возвращенный набор данных не зарегистрирован в рабочей области.

from_delimited_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из файлов с разделителями.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_delimited_files. Для получения дополнительной информации см. 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)

Параметры

Имя Описание
path
Обязательно
DataReference или str

Путь к данным в зарегистрированном хранилище данных, локальный путь или URL-адрес HTTP.
separator
Обязательно
str

Разделитель, используемый для разделения столбцов.
header
Обязательно
PromoteHeadersBehavior

Управляет повышением уровня заголовков столбцов при чтении из файлов.
encoding
Обязательно
FileEncoding

Кодировка считываемых файлов.
quoting
Обязательно
bool

Указывает способ обработки символов новой строки в кавычках. Значение по умолчанию (False) — интерпретировать символы новой строки как начало новых строк независимо от того, взяты они в кавычки или нет. Если задано значение True, то символы новой строки в кавычках не будут приводить к созданию новых строк, а скорость считывания файла замедлится.
infer_column_types
Обязательно
bool

Указывает, выводятся ли типы данных столбца.
skip_rows
Обязательно
int

Количество строк, которое необходимо пропустить в считываемых файлах.
skip_mode
Обязательно
SkipLinesBehavior

Определяет, как пропускаются строки при считывании из файлов.
comment
Обязательно
str

Символ, используемый для обозначения строк комментариев в считываемых файлах. Строки, начинающиеся с этой строки, будут пропущены.
include_path
Обязательно
bool

Указывает, следует ли включать столбец, содержащий путь к файлу, из которого считываются данные. Это удобно, если при считывании нескольких файлов необходимо иметь возможность определить, из какого файла поступила определенная запись, или сохранить полезную информацию в пути к файлу.
archive_options
Обязательно
<xref:azureml.dataprep.ArchiveOptions>

Параметры для файла архива, включая тип архива и стандартную маску записи. В данный момент в качестве типа архива поддерживается только формат ZIP. Например, если указать


   archive_options = ArchiveOptions(archive_type = ArchiveType.ZIP, entry_glob = '*10-20.csv')

в ZIP-архиве будут считаны все файлы с именем, оканчивающихся на "10-20.csv".
partition_format
Обязательно
str

Задает формат раздела в пути и создает строковые столбцы на основе формата {x} и столбец даты и времени на основе формата {x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}, где "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" и "ss" используются для получения года, месяца, дня, часа, минуты и секунды для типа даты и времени. Формат должен начинаться с расположения первого ключа секции до конца пути к файлу. Например, при наличии пути к файлу "../Accounts/2019/01/01/data.csv", где данные разделены по имени отдела и времени, можно определить"/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.csv", чтобы создать столбцы Department строкового типа и PartitionDate типа даты и времени.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Объект набора данных.

Комментарии

Используйте этот метод для считывания текстовых файлов с разделителями, если требуется управлять используемыми параметрами.

После создания набора данных следует использовать get_profile, чтобы создать список обнаруженных типов столбцов и сводные статистические данные для каждого столбца.

Возвращенный набор данных не зарегистрирован в рабочей области.

from_excel_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из Excel-файлов.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. 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)

Параметры

Имя Описание
path
Обязательно
DataReference или str

Путь к данным в зарегистрированном хранилище данных или по локальному пути.
sheet_name
Обязательно
str

Имя загружаемого листа Excel. По умолчанию считывается первый лист из каждого файла Excel.
use_column_headers
Обязательно
bool

Указывает, следует ли использовать первую строку в качестве заголовков столбцов.
skip_rows
Обязательно
int

Количество строк, которое необходимо пропустить в считываемых файлах.
include_path
Обязательно
bool

Указывает, следует ли включать столбец, содержащий путь к файлу, из которого считываются данные. Это удобно, если при считывании нескольких файлов необходимо иметь возможность определить, из какого файла поступила определенная запись, или сохранить полезную информацию в пути к файлу.
infer_column_types
Обязательно
bool

Если значение равно true, типы данных столбцов будут выводиться.
partition_format
Обязательно
str

Задает формат раздела в пути и создает строковые столбцы на основе формата {x} и столбец даты и времени на основе формата {x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}, где "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" и "ss" используются для получения года, месяца, дня, часа, минуты и секунды для типа даты и времени. Формат должен начинаться с расположения первого ключа секции до конца пути к файлу. Например, при наличии пути к файлу "../Accounts/2019/01/01/data.xlsx", где данные разделены по имени отдела и времени, можно определить"/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.xlsx", чтобы создать столбцы Department строкового типа и PartitionDate типа даты и времени.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Объект набора данных.

Комментарии

Используйте этот метод для считывания Excel-файлов в формате XLSX. Данные можно считывать с одного листа в каждом Excel-файле. После создания набора данных следует использовать get_profile, чтобы создать список обнаруженных типов столбцов и сводные статистические данные для каждого столбца. Возвращенный набор данных не зарегистрирован в рабочей области.

from_json_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из файлов JSON.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_json_lines_files для считывания данных из файла строк JSON. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
path
Обязательно
DataReference или str

Путь к файлам или папкам, которые необходимо загрузить и проанализировать. Это может быть локальный путь или URL-адрес большого двоичного объекта Azure. Глобализации поддерживается. Например, можно использовать path = "./data*" для считывания всех файлов с именем, начинающимся с "data".
encoding
Обязательно
FileEncoding

Кодировка считываемых файлов.
flatten_nested_arrays
Обязательно
bool

Свойство, управляющее тем, как программа обрабатывает вложенные массивы. Если вы решили выполнить сведение вложенных массивов JSON, это может привести к значительному увеличению числа строк.
include_path
Обязательно
bool

Указывает, следует ли включать столбец, содержащий путь, по которому считываются данные. Это удобно, если при считывании нескольких файлов требуется возможность определить, из какого файла поступила определенная запись, или сохранить полезную информацию в пути к файлу.
partition_format
Обязательно
str

Задает формат раздела в пути и создает строковые столбцы на основе формата {x} и столбец даты и времени на основе формата {x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}, где "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" и "ss" используются для получения года, месяца, дня, часа, минуты и секунды для типа даты и времени. Формат должен начинаться с расположения первого ключа секции до конца пути к файлу. Например, если при наличии пути к файлу "../Accounts/2019/01/01/data.json", данные разделены по имени отдела и времени, можно определить"/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.json", чтобы создать столбцы Department строкового типа и PartitionDate типа даты и времени.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Локальный объект набора данных.

from_pandas_dataframe

Создайте незарегистрированный, набор данных в памяти из кадра данных Pandas.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.register_pandas_dataframe. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
dataframe
Обязательно
DataFrame

Кадр данных Pandas.
path
Обязательно
Union[DataReference, str]

Путь к данным в зарегистрированном хранилище данных или путь к локальной папке.
in_memory
Обязательно
bool

Следует ли считывать кадр данных из памяти вместо хранения его на диске.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Объект набора данных.

Комментарии

Используйте этот метод, чтобы преобразовать кадр данных Pandas в объект набора данных. Набор данных, созданный этим методом, нельзя зарегистрировать, так как данные поступают из памяти.

Если in_memory имеет значение False, кадр данных Pandas преобразуется локально в CSV-файл. Если pat имеет тип ссылки на данные, кадр данных Pandas будет отправлен в хранилище данных, а набор данных будет основан на ссылке на данные. Если ``path` является локальной папкой, то набор данных будет создан из локального файла, который не может быть удален.

Вызывает исключение, если текущая ссылка на данные не является путем к папке.

from_parquet_files

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из файлов Parquet.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_parquet_files. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
path
Обязательно
DataReference или str

Путь к данным в зарегистрированном хранилище данных или по локальному пути.
include_path
Обязательно
bool

Указывает, следует ли включать столбец, содержащий путь к файлу, из которого считываются данные. Это удобно, если при считывании нескольких файлов необходимо иметь возможность определить, из какого файла поступила определенная запись, или сохранить полезную информацию в пути к файлу.
partition_format
Обязательно
str

Задает формат раздела в пути и создает строковые столбцы на основе формата {x} и столбец даты и времени на основе формата {x:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}, где "yyyy", "MM", "dd", "HH", "mm" и "ss" используются для получения года, месяца, дня, часа, минуты и секунды для типа даты и времени. Формат должен начинаться с расположения первого ключа секции до конца пути к файлу. Например, при наличии пути к файлу "../Accounts/2019/01/01/data.parquet", где данные разделены по имени отдела и времени, можно определить"/{Department}/{PartitionDate:yyyy/MM/dd}/data.parquet", чтобы создать столбцы Department строкового типа и PartitionDate типа даты и времени.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Объект набора данных.

Комментарии

Используйте этот метод для считывания файлов Parquet.

После создания набора данных следует использовать get_profile, чтобы создать список обнаруженных типов столбцов и сводные статистические данные для каждого столбца.

Возвращенный набор данных не зарегистрирован в рабочей области.

from_sql_query

Создает незарегистрированный набор данных в памяти из SQL-запроса.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать Dataset.Tabular.from_sql_query. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

static from_sql_query(data_source, query)

Параметры

Имя Описание
data_source
Обязательно
AzureSqlDatabaseDatastore

Сведения о хранилище данных Azure SQL.
query
Обязательно
str

Запрос, выполняемый для считывания данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Локальный объект набора данных.

generate_profile

Создает новый профиль для набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
compute_target
Обязательно
Union[ComputeTarget, str]

Необязательный целевой объект вычислений для создания профиля моментальных снимков. Если он опущен, используется локальное вычисление.
workspace
Обязательно
Workspace

Рабочая область, необходимая для временных (незарегистрированных) наборов данных.
arguments
Обязательно
dict[str, object]

Аргументы профиля. Допустимые аргументы:

  • "include_stype_counts" типа bool. Проверяет, похоже ли значение на значение какого-либо хорошо известного семантического типа, например адрес электронной почты, IP-адрес (V4/V6), номер телефона США, почтовый индекс США, широту или долготу. Активация этого аргумента влияет на производительность.

  • "number_of_histogram_bins" типа int. Представляет число интервалов гистограммы, используемых для числовых данных. Значение по умолчанию — 10.

Возвращаемое значение

Тип Описание
DatasetActionRun

Объект выполнения действия набора данных.

Комментарии

Синхронный вызов, приводящий к блокировке до завершения. Чтобы получить результат действия, вызовите get_result.

get

Получает набор данных, уже существующий в рабочей области, указав его имя или идентификатор.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать get_by_name и get_by_id. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
workspace
Обязательно
Workspace

Существующая рабочая область AzureML, в которой был создан набор данных.
name
Обязательно
str

Имя извлекаемого набора данных.
id
Обязательно
str

Уникальный идентификатор набора данных в рабочей области.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Набор данных с указанным именем или идентификатором.

Комментарии

Вы указываете name либо id. Исключение выдается, если:

  • значения nameи id указаны, но не совпадают;

  • в рабочей области не удается найти набор данных с указанным значением name или id.

get_all

Получает все зарегистрированные наборы данных в рабочей области.

get_all()

Параметры

Имя Описание
workspace
Обязательно
Workspace

Существующая рабочая область AzureML, в которой зарегистрирован набор данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
dict[str, Union[TabularDataset, FileDataset]]

Словарь объектов TabularDataset и FileDataset, для которого в качестве ключа применяется имя регистрации.

get_all_snapshots

Получает все моментальные снимки набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_all_snapshots()

Возвращаемое значение

Тип Описание
list[DatasetSnapshot]

Список моментальных снимков наборов данных.

get_by_id

Получает набор данных, который сохраняется в рабочей области.

get_by_id(id, **kwargs)

Параметры

Имя Описание
workspace
Обязательно
Workspace

Существующая рабочая область AzureML, в которой был сохранен набор данных.
id
Обязательно
str

Идентификатор набора данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Union[TabularDataset, FileDataset]

Объект набора данных. Если набор данных зарегистрирован, будут также возвращены версия и имя регистрации.

get_by_name

Получает из рабочей области зарегистрированный набор данных по его имени регистрации.

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

Параметры

Имя Описание
workspace
Обязательно
Workspace

Существующая рабочая область AzureML, в которой был зарегистрирован набор данных.
name
Обязательно
str

Имя регистрации.
version
Обязательно
int

Версия регистрации. По умолчанию имеет значение latest.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Union[TabularDataset, FileDataset]

Зарегистрированный объект набора данных.

get_definition

Получает конкретное определение набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_definition(version_id=None)

Параметры

Имя Описание
version_id
Обязательно
str

Идентификатор версии определения набора данных

Возвращаемое значение

Тип Описание
DatasetDefinition

Определение набора данных.

Комментарии

Если задано значение version_id, Машинное обучение Azure пытается получить определение, соответствующее этой версии. Если такая версия не существует, создается исключение. Если значение version_id не указано, извлекается последняя версия.

get_definitions

Получает все определения набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_definitions()

Возвращаемое значение

Тип Описание
dict[str, DatasetDefinition]

Словарь определений наборов данных.

Комментарии

Набор данных, зарегистрированный в рабочей области AzureML, может иметь несколько определений, каждое из которых создается путем вызова update_definition. Каждое определение имеет уникальный идентификатор. Текущее определение является последним созданным.

Для незарегистрированных наборов данных существует только одно определение.

get_profile

Получает сводную статистику для набора данных, вычисленного ранее.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
arguments
Обязательно
dict[str, object]

Аргументы профиля.
generate_if_not_exist
Обязательно
bool

Указывает, следует ли создавать профиль, если его не существует.
workspace
Обязательно
Workspace

Рабочая область, необходимая для временных (незарегистрированных) наборов данных.
compute_target
Обязательно
Union[ComputeTarget, str]

Целевой объект вычислений для выполнения действия профиля.

Возвращаемое значение

Тип Описание
<xref:azureml.dataprep.DataProfile>

Профиль данных для набора данных.

Комментарии

Для набора данных, зарегистрированного в рабочей области Машинного обучения Azure, этот метод извлекает существующий профиль, который был создан ранее, вызывая get_profile, если он все еще действителен. Профили становятся недействительными, если обнаружены измененные данные в наборе данных или если аргументы get_profile отличаются от тех, которые использовались при создании профиля. Если профиль отсутствует или становится недействительным, generate_if_not_exist определяет, будет ли создан новый профиль.

Для набора данных, не зарегистрированного в рабочей области Машинного обучения Azure, этот метод всегда запускает generate_profile и возвращает результат.

get_snapshot

Получает моментальный снимок набора данных по имени.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

get_snapshot(snapshot_name)

Параметры

Имя Описание
snapshot_name
Обязательно
str

Имя моментального снимка.

Возвращаемое значение

Тип Описание
DatasetSnapshot

Объект моментального снимка набора данных.

head

Извлекает указанное число записей, указанных для этого набора данных, и возвращение их в виде кадра данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

head(count)

Параметры

Имя Описание
count
Обязательно
int

Количество получаемых записей.

Возвращаемое значение

Тип Описание
DataFrame

Кадр данных Pandas.

list

Выводит список всех объектов наборов данных в рабочей области, включая объекты со свойством is_visible, равным False.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать get_all. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

static list(workspace)

Параметры

Имя Описание
workspace
Обязательно
Workspace

Рабочая область, для которой необходимо получить список наборов данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
list[Dataset]

Список объектов наборов данных.

reactivate

Повторно активирует архивный или нерекомендуемый набор данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

reactivate()

Возвращаемое значение

Тип Описание
None

Отсутствует.

register

Регистрирует набор данных в рабочей области, сделав его доступным для других пользователей рабочей области.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Вместо него рекомендуется использовать register. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
workspace
Обязательно
Workspace

Рабочая область AzureML, в которой должен быть зарегистрирован набор данных.
name
Обязательно
str

Имя набора данных в рабочей области.
description
Обязательно
str

Описание набора данных.
tags
Обязательно
dict[str, str]

Теги для связывания с набором данных.
visible
Обязательно
bool

Указывает, виден ли набор данных в пользовательском интерфейсе. Если значение равно False, то набор данных скрыт в пользовательском интерфейсе и доступен через пакет SDK.
exist_ok
Обязательно
bool

Если значение равно True, метод возвращает набор данных, если он уже существует в данной рабочей области, или ошибку, если это не так.
update_if_exist
Обязательно
bool

Если exist_ok и update_if_exist имеют значение True, этот метод обновит определение и возвратит обновленный набор данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Зарегистрированный объект набора данных в рабочей области.

sample

Создайте новую выборку из исходного набора данных, используя заданную стратегию и параметры выборки.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Создает TabularDataset, вызывая статические методы для Dataset.Tabular и используя метод take_sample. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

sample(sample_strategy, arguments)

Параметры

Имя Описание
sample_strategy
Обязательно
str

Пример используемой стратегии. Допустимые значения: top_n, simple_random и stratified.
arguments
Обязательно
dict[str, object]

Словарь с ключами из раздела "Необязательные аргументы" в приведенном выше списке и значениями из столбца "Тип". Можно использовать только аргументы из соответствующего метода выборки. Например, для типа выборки simple_random можно указать только словарь с ключами probability и seed.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Объект набора данных в качестве выборки для исходного набора данных.

Комментарии

Примеры создаются путем выполнения конвейера преобразования, определенного этим набором данных с последующим применением стратегии выборки и параметров к выходным данным. Каждый метод выборки поддерживает следующие необязательные аргументы:

  • top_n

    • Необязательные аргументы

      • n, тип integer. Выберите первые N строк в качестве выборки.

  • simple_random

    • Необязательные аргументы

      • probability, тип float. Простая случайная выборка, в которой выбор всех строк равновероятен. Вероятность должна быть числом от 0 до 1.

      • seed, тип float. Используется генератором случайных чисел. Используется для повторяемости.

  • stratified

    • Необязательные аргументы

      • columns, тип list[str]. Список столбцов strata в данных.

      • seed, тип float. Используется генератором случайных чисел. Используется для повторяемости.

      • fractions, тип dict[tuple, float]. Кортеж: значения столбцов, определяющие stratum, должны быть указаны в том же порядке, что и имена столбцов. Число с плавающей точкой: весовой коэффициент, присоединенный к stratum во время выборки.

Следующие фрагменты кода служат примерами конструктивных шаблонов для различных методов выборки.


   # 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

Создает кадр данных Pandas, выполнив конвейер преобразования, заданный этим определением набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Создает TabularDataset, вызывая статические методы для Dataset.Tabular и используя метод to_pandas_dataframe. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

to_pandas_dataframe()

Возвращаемое значение

Тип Описание
DataFrame

Кадр данных Pandas.

Комментарии

Возвращает полностью материализованный в памяти кадр данных Pandas.

to_spark_dataframe

Создает кадр данных Spark, который может выполнять конвейер преобразования, заданный этим определением набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Создает TabularDataset, вызывая статические методы для Dataset.Tabular и используя метод to_spark_dataframe. Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

to_spark_dataframe()

Возвращаемое значение

Тип Описание
DataFrame

Кадр данных Spark.

Комментарии

Возвращенный кадр данных Spark является единственным планом выполнения и фактически не содержит никаких данных, так как кадры данных Spark оцениваются неактивно.

update

Обновляет изменяемые атрибуты набора данных в рабочей области и возвращает обновленный набор данных из рабочей области.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

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

Параметры

Имя Описание
name
Обязательно
str

Имя набора данных в рабочей области.
description
Обязательно
str

Описание данных.
tags
Обязательно
dict[str, str]

Теги для связывания с набором данных.
visible
Обязательно
bool

Указывает, виден ли набор данных в пользовательском интерфейсе.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Обновленный объект набора данных из рабочей области.

update_definition

Обновляет определение набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

update_definition(definition, definition_update_message)

Параметры

Имя Описание
definition
Обязательно
DatasetDefinition

Новое определение этого набора данных.
definition_update_message
Обязательно
str

Сообщение об обновлении определения.

Возвращаемое значение

Тип Описание
Dataset

Обновленный объект набора данных из рабочей области.

Комментарии

Чтобы использовать обновленный набор данных, используйте объект, возвращаемый этим методом.

Атрибуты

definition

Возвращает текущее определение набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

Возвращаемое значение

Тип Описание
DatasetDefinition

Определение набора данных.

Комментарии

Определение набора данных — это последовательность шагов, которые определяют способ считывания и преобразования данных.

Набор данных, зарегистрированный в рабочей области AzureML, может иметь несколько определений, каждое из которых создается путем вызова update_definition. Каждое определение имеет уникальный идентификатор. Наличие нескольких определений позволяет вносить изменения в существующие наборы данных без нарушения работы моделей и конвейеров, зависящих от старого определения.

Для незарегистрированных наборов данных существует только одно определение.

definition_version

Возвращает версию текущего определения набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

Возвращаемое значение

Тип Описание
str

Версия определения набора данных.

Комментарии

Определение набора данных — это последовательность шагов, которые определяют способ считывания и преобразования данных.

Набор данных, зарегистрированный в рабочей области AzureML, может иметь несколько определений, каждое из которых создается путем вызова update_definition. Каждое определение имеет уникальный идентификатор. Текущее определение — это последнее созданное определение, идентификатор которого возвращается этим объектом.

Для незарегистрированных наборов данных существует только одно определение.

description

Возвращает описание набора данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
str

Описание набора данных.

Комментарии

Описание данных в наборе данных, позволяет пользователям рабочей области понять, что представляют собой данные, и как они могут их использовать.

id

Если набор данных зарегистрирован в рабочей области, возвращается идентификатор этого набора данных. В противном случае возвращается значение None (Нет).

Возвращаемое значение

Тип Описание
str

Идентификатор набора данных.

is_visible

Управляет видимостью зарегистрированного набора данных в пользовательском интерфейсе рабочей области Azure ML.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

Возвращаемое значение

Тип Описание
bool

Видимость набора данных.

Комментарии

Возвращаемые значения:

  • True: набор данных отображается в пользовательском интерфейсе рабочей области. По умолчанию.

  • False: набор данных скрыт в пользовательском интерфейсе рабочей области.

Не влияет на незарегистрированные наборы данных.

name

Возвращает имя набора данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
str

Имя набора данных.

state

Возвращает состояние набора данных.

Примечание

Это устаревший метод, который больше не будет поддерживаться.

Для получения дополнительной информации см. https://aka.ms/dataset-deprecation.

Возвращаемое значение

Тип Описание
str

Состояние набора данных.

Комментарии

Ниже приведены значения и воздействия состояний.

  • Активная. Активные определения (как предполагает само их название) — это такие определения, с которыми могут выполняться любые действия.

  • Не рекомендуется. Нерекомендуемое определение можно использовать, но при каждом обращении к базовым данным в журналы будет заноситься предупреждение.

  • Архивировано. Заархивированное определение нельзя использовать для выполнения каких бы то ни было действий. Для выполнения действий с архивным определением его необходимо активировать повторно.

tags

Возвращает теги, связанные с набором данных.

Возвращаемое значение

Тип Описание
dict[str, str]

Теги набора данных.

workspace

Если набор данных зарегистрирован в рабочей области, возвращает ее. В противном случае возвращается значение None (Нет).

Возвращаемое значение

Тип Описание
Workspace

Рабочая область.

Tabular

Фабрика для создания FileDataset

псевдоним TabularDatasetFactory