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

definition
<xref:azureml.data.DatasetDefinition>
Обязательно

Определение набора данных.

workspace
Workspace
Обязательно

Рабочая область, в которой существует набор данных.

name
str
Обязательно

Имя набора данных.

id
str
Обязательно

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

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

Отсутствует.

Возвращаемый тип

None

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

path
DataReference или str
Обязательно

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

include_path
bool
Обязательно

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
str
Обязательно

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

Объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

rhs_dataset
Dataset
Обязательно

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

profile_arguments
dict
Обязательно

Аргументы для извлечения конкретного профиля.

include_columns
list[str]
Обязательно

Список имен столбцов, учитываемых при сравнении.

exclude_columns
list[str]
Обязательно

Список имен столбцов, исключаемых при сравнении.

histogram_compare_method
HistogramCompareMethod
Обязательно

Перечисление, описывающее метод сравнения, например Wasserstein или Energy.

Возвращаемое значение

Разница между двумя профилями наборов данных.

Возвращаемый тип

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

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

snapshot_name
str
Обязательно

Имя моментального снимка. Имена моментальных снимков должны быть уникальными в пределах набора данных.

compute_target
Union[ComputeTarget, str]
Обязательно

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

create_data_snapshot
bool
Обязательно

При значении True будут созданы материализованные копии данных.

target_datastore
Union[AbstractAzureStorageDatastore, str]
Обязательно

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

Возвращаемое значение

Объект моментального снимка набора данных.

Возвращаемый тип

DatasetSnapshot

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

snapshot_name
str
Обязательно

Имя моментального снимка.

Возвращаемое значение

Отсутствует.

Возвращаемый тип

None

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

deprecate_by_dataset_id
str
Обязательно

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

Возвращаемое значение

Отсутствует.

Возвращаемый тип

None

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

rhs_dataset
Dataset
Обязательно

Другой набор данных (также называемый "правосторонним") для сравнения

compute_target
Union[ComputeTarget, str]
Обязательно

Целевой объект вычислений для поиска различий. Если он не указан, используется локальное вычисление.

columns
list[str]
Обязательно

Список имен столбцов, включенный в инструмент сравнения.

Возвращаемое значение

Объект выполнения действия набора данных.

Возвращаемый тип

DatasetActionRun

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

path
DataReference или str
Обязательно

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

Возвращаемое значение

Объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

path
DataReference или str
Обязательно

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

separator
str
Обязательно

Разделитель, используемый для разделения столбцов.

header
PromoteHeadersBehavior
Обязательно

Управляет повышением уровня заголовков столбцов при чтении из файлов.

encoding
FileEncoding
Обязательно

Кодировка считываемых файлов.

quoting
bool
Обязательно

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
bool
Обязательно

Указывает, выводятся ли типы данных столбца.

skip_rows
int
Обязательно

Количество строк, которое необходимо пропустить в считываемых файлах.

skip_mode
SkipLinesBehavior
Обязательно

Определяет, как пропускаются строки при считывании из файлов.

comment
str
Обязательно

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

include_path
bool
Обязательно

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
<xref:azureml.dataprep.ArchiveOptions>
Обязательно

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
str
Обязательно

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

Объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

path
DataReference или str
Обязательно

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

sheet_name
str
Обязательно

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

use_column_headers
bool
Обязательно

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

skip_rows
int
Обязательно

Количество строк, которое необходимо пропустить в считываемых файлах.

include_path
bool
Обязательно

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
bool
Обязательно

Если значение равно true, типы данных столбцов будут выводиться.

partition_format
str
Обязательно

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

Объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

path
DataReference или str
Обязательно

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
FileEncoding
Обязательно

Кодировка считываемых файлов.

flatten_nested_arrays
bool
Обязательно

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
bool
Обязательно

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
str
Обязательно

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

Локальный объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

dataframe
DataFrame
Обязательно

Кадр данных Pandas.

path
Union[DataReference, str]
Обязательно

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

in_memory
bool
Обязательно

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

Возвращаемое значение

Объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

path
DataReference или str
Обязательно

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

include_path
bool
Обязательно

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
str
Обязательно

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

Объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

data_source
AzureSqlDatabaseDatastore
Обязательно

Сведения о хранилище данных Azure SQL.

query
str
Обязательно

Запрос, выполняемый для считывания данных.

Возвращаемое значение

Локальный объект набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

compute_target
Union[ComputeTarget, str]
Обязательно

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

workspace
Workspace
Обязательно

Рабочая область, необходимая для временных (незарегистрированных) наборов данных.

arguments
dict[str, object]
Обязательно

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

Объект выполнения действия набора данных.

Возвращаемый тип

DatasetActionRun

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

workspace
Workspace
Обязательно

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

name
str
Обязательно

Имя извлекаемого набора данных.

id
str
Обязательно

Уникальный идентификатор набора данных в рабочей области.

Возвращаемое значение

Набор данных с указанным именем или идентификатором.

Возвращаемый тип

Dataset

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

workspace
Workspace
Обязательно

Существующая рабочая область AzureML, в которой зарегистрирован набор данных.

Возвращаемое значение

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

Возвращаемый тип

dict[str, Union[TabularDataset, FileDataset]]

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

Список моментальных снимков наборов данных.

Возвращаемый тип

list[DatasetSnapshot]

get_by_id

Получает набор данных, который сохраняется в рабочей области.

get_by_id(id, **kwargs)

Параметры

workspace
Workspace
Обязательно

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

id
str
Обязательно

Идентификатор набора данных.

Возвращаемое значение

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

Возвращаемый тип

Union[TabularDataset, FileDataset]

get_by_name

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

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

Параметры

workspace
Workspace
Обязательно

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

name
str
Обязательно

Имя регистрации.

version
int
Обязательно

Версия регистрации. По умолчанию имеет значение latest.

Возвращаемое значение

Зарегистрированный объект набора данных.

Возвращаемый тип

Union[TabularDataset, FileDataset]

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

version_id
str
Обязательно

Идентификатор версии определения набора данных

Возвращаемое значение

Определение набора данных.

Возвращаемый тип

DatasetDefinition

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

Словарь определений наборов данных.

Возвращаемый тип

dict[str, DatasetDefinition]

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

arguments
dict[str, object]
Обязательно

Аргументы профиля.

generate_if_not_exist
bool
Обязательно

Указывает, следует ли создавать профиль, если его не существует.

workspace
Workspace
Обязательно

Рабочая область, необходимая для временных (незарегистрированных) наборов данных.

compute_target
Union[ComputeTarget, str]
Обязательно

Целевой объект вычислений для выполнения действия профиля.

Возвращаемое значение

Профиль данных для набора данных.

Возвращаемый тип

<xref:azureml.dataprep.DataProfile>

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

snapshot_name
str
Обязательно

Имя моментального снимка.

Возвращаемое значение

Объект моментального снимка набора данных.

Возвращаемый тип

DatasetSnapshot

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

count
int
Обязательно

Количество получаемых записей.

Возвращаемое значение

Кадр данных Pandas.

Возвращаемый тип

DataFrame

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

workspace
Workspace
Обязательно

Рабочая область, для которой необходимо получить список наборов данных.

Возвращаемое значение

Список объектов наборов данных.

Возвращаемый тип

list[Dataset]

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

Отсутствует.

Возвращаемый тип

None

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

workspace
Workspace
Обязательно

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

name
str
Обязательно

Имя набора данных в рабочей области.

description
str
Обязательно

Описание набора данных.

tags
dict[str, str]
Обязательно

Теги для связывания с набором данных.

visible
bool
Обязательно

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
bool
Обязательно

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
bool
Обязательно

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

Возвращаемое значение

Зарегистрированный объект набора данных в рабочей области.

Возвращаемый тип

Dataset

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

sample_strategy
str
Обязательно

Пример используемой стратегии. Допустимые значения: top_n, simple_random и stratified.

arguments
dict[str, object]
Обязательно

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

Объект набора данных в качестве выборки для исходного набора данных.

Возвращаемый тип

Dataset

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

Кадр данных Pandas.

Возвращаемый тип

DataFrame

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

Кадр данных Spark.

Возвращаемый тип

DataFrame

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

name
str
Обязательно

Имя набора данных в рабочей области.

description
str
Обязательно

Описание данных.

tags
dict[str, str]
Обязательно

Теги для связывания с набором данных.

visible
bool
Обязательно

Указывает, виден ли набор данных в пользовательском интерфейсе.

Возвращаемое значение

Обновленный объект набора данных из рабочей области.

Возвращаемый тип

Dataset

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

definition
DatasetDefinition
Обязательно

Новое определение этого набора данных.

definition_update_message
str
Обязательно

Сообщение об обновлении определения.

Возвращаемое значение

Обновленный объект набора данных из рабочей области.

Возвращаемый тип

Dataset

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

Определение набора данных.

Возвращаемый тип

DatasetDefinition

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

Версия определения набора данных.

Возвращаемый тип

str

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

Описание набора данных.

Возвращаемый тип

str

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

Идентификатор набора данных.

Возвращаемый тип

str

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

Видимость набора данных.

Возвращаемый тип

bool

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

Имя набора данных.

Возвращаемый тип

str

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

Состояние набора данных.

Возвращаемый тип

str

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

Теги набора данных.

Возвращаемый тип

dict[str, str]

workspace

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

Возвращаемое значение

Рабочая область.

Возвращаемый тип

Workspace

Tabular

Фабрика для создания FileDataset

псевдоним TabularDatasetFactory