CLI (v2) MLtable YAML-schema

Artikel
02/15/2024

GÄLLER FÖR:Azure CLI ml extension v2 (aktuell)

Du hittar JSON-källschemat på https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/MLTable.schema.json.

Kommentar

YAML-syntaxen som beskrivs i det här dokumentet baseras på JSON-schemat för den senaste versionen av ML CLI v2-tillägget. Den här syntaxen är garanterad att endast fungera med den senaste versionen av ML CLI v2-tillägget. Du hittar scheman för äldre tilläggsversioner på https://azuremlschemasprod.azureedge.net/.

Så här skapar `MLTable` du filer

Den här artikeln innehåller endast information om MLTable YAML-schemat. Mer information om MLTable, inklusive

MLTable filredigering
SKAPA MLTable-artefakter
förbrukning i Pandas och Spark
exempel från slutpunkt till slutpunkt

gå till Arbeta med tabeller i Azure Machine Learning.

YAML-syntax

Nyckel	Typ	Beskrivning	Tillåtna värden	Default value
`$schema`	sträng	YAML-schemat. Om du använder Azure Machine Learning Visual Studio Code-tillägget för att skapa YAML-filen kan du anropa schema- och resursavslutningar om du tar med `$schema` längst upp i filen
`type`	Const	`mltable` abstraherar schemadefinitionen för tabelldata. Datakonsumenter kan enklare materialisera tabellen till en Pandas/Dask/Spark-dataram	`mltable`	`mltable`
`paths`	matris	Sökvägar kan vara en `file` sökväg, `folder` sökväg eller `pattern` för sökvägar. `pattern` stöder globbningsmönster som anger uppsättningar med filnamn med jokertecken (`*`, `?`, `[abc]`, `[a-z]`). URI-typer som stöds: `azureml`, `https`, `wasbs`, `abfss`och `adl`. Gå till Core yaml-syntax för mer information om användningen av `azureml://` URI-formatet	`file` `folder` `pattern`
`transformations`	matris	En definierad transformeringssekvens som tillämpas på data som lästs in från definierade sökvägar. Mer information finns i Transformeringar	`read_delimited` `read_parquet` `read_json_lines` `read_delta_lake` `take` `take_random_sample` `drop_columns` `keep_columns` `convert_column_types` `skip` `filter` `extract_columns_from_partition_format`

Transformeringar

Lästransformeringar

Lästransformeringen	beskrivning	Parametrar
`read_delimited`	Lägger till ett transformeringssteg för att läsa de avgränsade textfilerna som anges i `paths`	`infer_column_types`: Boolesk för att härleda kolumndatatyper. Standardvärdet är Sant. Typinferens kräver att den aktuella beräkningen kan komma åt datakällan. För närvarande hämtar skrivinferens endast de första 200 raderna. `encoding`: Ange filkodning. Kodningar som stöds: , , , , , , och `utf8bomwindows1252`. `utf16utf32asciilatin1iso88591utf8` Standardkodning: `utf8`. `header`: Användaren kan välja något av följande alternativ: `no_header`, `from_first_file`, `all_files_different_headers`, . `all_files_same_headers` Standardvärdet är `all_files_same_headers`. `delimiter`: Avgränsaren som delar kolumnerna. `empty_as_string`: Anger om tomma fältvärden ska läsas in som tomma strängar. Standardvärdet (False) läser tomma fältvärden som nullvärden. Om den här inställningen skickas som Sant läss tomma fältvärden som tomma strängar. För värden som konverteras till numeriska datatyper eller datetime-datatyper har den här inställningen ingen effekt eftersom tomma värden konverteras till nullvärden. `include_path_column`: Boolesk för att behålla sökvägsinformation som kolumn i tabellen. Standardvärdet är Falskt. Den här inställningen hjälper till när du läser flera filer och du vill veta vilken fil som kommer från en viss post. Dessutom kan du behålla användbar information i filsökvägen. `support_multi_line`: Som standard (`support_multi_line=False`) tolkas alla radbrytningar, inklusive radbrytningar i angivna fältvärden, som en postbrytning. Den här metoden för dataläsning ökar hastigheten och ger optimering för parallell körning på flera CPU-kärnor. Det kan dock leda till tyst produktion av fler poster med feljusterade fältvärden. Ange det här värdet till `True` när de avgränsade filerna är kända för att innehålla citerade radbrytningar
`read_parquet`	Lägger till ett transformeringssteg för att läsa de Parquet-formaterade filer som anges i `paths`	`include_path_column`: Boolesk för att behålla sökvägsinformationen som en tabellkolumn. Standardvärdet är Falskt. Den här inställningen hjälper dig när du läser flera filer och du vill veta den ursprungliga filen för en specifik post. Dessutom kan du behålla användbar information i filsökvägen. OBS! MLTable stöder endast läsningar av parquet-filer som har kolumner som består av primitiva typer. Kolumner som innehåller matriser stöds inte
`read_delta_lake`	Lägger till ett transformeringssteg för att läsa en Delta Lake-mapp som anges i `paths`. Du kan läsa data vid en viss tidsstämpel eller version	`timestamp_as_of`:Sträng. Tidsstämpel som ska anges för tidsresor för specifika Delta Lake-data. Om du vill läsa data vid en viss tidpunkt datetime-strängen ska ha ett RFC-3339/ISO-8601-format (t.ex. "2022-10-01T00:00:00Z", "2022--01T00:00:00Z", "2022--10-01T00:00:00+08:00", "2022-10-01T01:30:00-08:00"). `version_as_of`:Heltal. Version som ska anges för tidsresor för specifika Delta Lake-data. Du måste ange ett värde för `timestamp_as_of` eller `version_as_of`
`read_json_lines`	Lägger till ett transformeringssteg för att läsa json-filerna som anges i `paths`	`include_path_column`: Boolesk för att behålla sökvägsinformation som en MLTable-kolumn. Standardvärdet är Falskt. Den här inställningen hjälper dig när du läser flera filer och du vill veta den ursprungliga filen för en specifik post. Dessutom kan du behålla användbar information i filsökvägen `invalid_lines`: Avgör hur rader som har ogiltig JSON ska hanteras. Värden som stöds: `error` och `drop`. Standardvärdet är `error` `encoding`: Ange filkodning. Kodningar som stöds: , , , , , , och `utf8bomwindows1252`. `utf16utf32asciilatin1iso88591utf8` Standardvärdet är `utf8`

Andra omvandlingar

Transformering	beskrivning	Parametrar	Exempel
`convert_column_types`	Lägger till ett transformeringssteg för att konvertera de angivna kolumnerna till respektive angivna nya typer	`columns` En matris med kolumnnamn som ska konverteras `column_type` Den typ som du vill konvertera till (`int`, , `floatstring`, `boolean`, `datetime`)	`- convert_column_types: - kolumner: [Ålder] column_type: int` Konvertera kolumnen Ålder till heltal. `- convert_column_types: - kolumner: datum column_type: Datetime: Format: - %d/%m/%Y"` Konvertera datumkolumnen till formatet `dd/mm/yyyy`. Läs `to_datetime` mer om datetime-konvertering. `- convert_column_types: - kolumner: [is_weekday] column_type: Boolean: true_values:['yes', 'true', '1'] false_values:['no', 'false', '0']` Konvertera kolumnen is_weekday till ett booleskt värde. Ja/sant/1-värden i kolumnkartan till `True`och inga/falska/0-värden i kolumnkartan till `False`. Läs `to_bool` mer om boolesk konvertering
`drop_columns`	Lägger till ett transformeringssteg för att ta bort specifika kolumner från datauppsättningen	En matris med kolumnnamn att släppa	`- drop_columns: ["col1", "col2"]`
`keep_columns`	Lägger till ett transformeringssteg för att behålla de angivna kolumnerna och ta bort alla andra från datauppsättningen	En matris med kolumnnamn som ska bevaras	`- keep_columns: ["col1", "col2"]`
`extract_columns_from_partition_format`	Lägger till ett transformeringssteg för att använda partitionsinformationen för varje sökväg och extrahera dem sedan till kolumner baserat på det angivna partitionsformatet.	partitionsformat som ska användas	`- extract_columns_from_partition_format: {column_name:yyyy/MM/dd/HH/mm/ss}` skapar en datetime-kolumn, där "ååååå", "MM", "dd", "HH", "mm" och "ss" används för att extrahera värden för år, månad, dag, timme, minut och sekund för datetime-typen
`filter`	Filtrera data och lämna endast de poster som matchar det angivna uttrycket.	Ett uttryck som en sträng	`- filter: 'col("temperature") > 32 and col("location") == "UK"'` Lämna endast rader där temperaturen överstiger 32 och Storbritannien är platsen
`skip`	Lägger till ett transformeringssteg för att hoppa över de första antal raderna i denna MLTable.	Antal rader som ska hoppa över	`- skip: 10` Hoppa över de första 10 raderna
`take`	Lägger till ett transformeringssteg för att välja de första antal raderna i denna MLTable.	Antal rader överst i tabellen som ska hämtas	`- take: 5` Ta de första fem raderna.
`take_random_sample`	Lägger till ett transformeringssteg för att slumpmässigt välja varje rad i denna MLTable, med sannolikhetschans.	`probability` Sannolikheten att välja en enskild rad. Måste finnas i intervallet [0,1]. `seed` Valfritt slumpmässigt frö	`- take_random_sample: sannolikhet: 0,10 frö:123` Ta ett slumpmässigt urval på 10 procent med hjälp av ett slumpmässigt frö på 123

Exempel

Exempel på MLTable-användning. Hitta fler exempel på:

Arbeta med tabeller i Azure Machine Learning
exempel på GitHub-lagringsplats

Snabbstart

Den här snabbstarten läser den berömda iris-datamängden från en offentlig https-server. Om du vill fortsätta måste du placera MLTable filerna i en mapp. Skapa först mappen och MLTable filen med:

mkdir ./iris
cd ./iris
touch ./MLTable

Placera sedan innehållet i MLTable filen:

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/MLTable.schema.json

type: mltable
paths:
    - file: https://azuremlexamples.blob.core.windows.net/datasets/iris.csv

transformations:
    - read_delimited:
        delimiter: ','
        header: all_files_same_headers
        include_path_column: true

Du kan sedan materialisera till Pandas med:

Viktigt!

Python SDK måste vara mltable installerat. Installera denna SDK med:

pip install mltable.

import mltable

tbl = mltable.load("./iris")
df = tbl.to_pandas_dataframe()

Kontrollera att data innehåller en ny kolumn med namnet Path. Den här kolumnen innehåller https://azuremlexamples.blob.core.windows.net/datasets/iris.csv datasökvägen.

CLI kan skapa en datatillgång:

az ml data create --name iris-from-https --version 1 --type mltable --path ./iris

Mappen som innehåller automatiskt MLTable uppladdningar till molnlagringen (standarddataarkivet för Azure Machine Learning).

Dricks

En Azure Machine Learning-datatillgång liknar webbläsarbokmärken (favoriter). I stället för att komma ihåg långa URI:er (lagringssökvägar) som pekar på dina mest använda data kan du skapa en datatillgång och sedan komma åt tillgången med ett eget namn.

Avgränsade textfiler

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/MLTable.schema.json
type: mltable

# Supported paths include:
# local: ./<path>
# blob: wasbs://<container_name>@<account_name>.blob.core.windows.net/<path>
# Public http(s) server: https://<url>
# ADLS gen2: abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>/
# Datastore: azureml://subscriptions/<subid>/resourcegroups/<rg>/workspaces/<ws>/datastores/<datastore_name>/paths/<path>

paths:
  - file: abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>/ # a specific file on ADLS
  # additional options
  # - folder: ./<folder> a specific folder
  # - pattern: ./*.csv # glob all the csv files in a folder

transformations:
    - read_delimited:
        encoding: ascii
        header: all_files_same_headers
        delimiter: ","
        include_path_column: true
        empty_as_string: false
    - keep_columns: [col1, col2, col3, col4, col5, col6, col7]
    # or you can drop_columns...
    # - drop_columns: [col1, col2, col3, col4, col5, col6, col7]
    - convert_column_types:
        - columns: col1
          column_type: int
        - columns: col2
          column_type:
            datetime:
                formats:
                    - "%d/%m/%Y"
        - columns: [col1, col2, col3] 
          column_type:
            boolean:
                mismatch_as: error
                true_values: ["yes", "true", "1"]
                false_values: ["no", "false", "0"]
      - filter: 'col("col1") > 32 and col("col7") == "a_string"'
      # create a column called timestamp with the values extracted from the folder information
      - extract_columns_from_partition_format: {timestamp:yyyy/MM/dd}
      - skip: 10
      - take_random_sample:
          probability: 0.50
          seed: 1394
      # or you can take the first n records
      # - take: 200

Parquet

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/MLTable.schema.json
type: mltable

# Supported paths include:
# local: ./<path>
# blob: wasbs://<container_name>@<account_name>.blob.core.windows.net/<path>
# Public http(s) server: https://<url>
# ADLS gen2: abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>/
# Datastore: azureml://subscriptions/<subid>/resourcegroups/<rg>/workspaces/<ws>/datastores/<datastore_name>/paths/<path>

paths:
  - pattern: azureml://subscriptions/<subid>/resourcegroups/<rg>/workspaces/<ws>/datastores/<datastore_name>/paths/<path>/*.parquet
  
transformations:
  - read_parquet:
        include_path_column: false
  - filter: 'col("temperature") > 32 and col("location") == "UK"'
  - skip: 1000 # skip first 1000 rows
  # create a column called timestamp with the values extracted from the folder information
  - extract_columns_from_partition_format: {timestamp:yyyy/MM/dd}

Data Lake

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/MLTable.schema.json
type: mltable

# Supported paths include:
# local: ./<path>
# blob: wasbs://<container_name>@<account_name>.blob.core.windows.net/<path>
# Public http(s) server: https://<url>
# ADLS gen2: abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>/
# Datastore: azureml://subscriptions/<subid>/resourcegroups/<rg>/workspaces/<ws>/datastores/<datastore_name>/paths/<path>

paths:
- folder: abfss://<file_system>@<account_name>.dfs.core.windows.net/<path>/

# NOTE: for read_delta_lake, you are *required* to provide either
# timestamp_as_of OR version_as_of.
# timestamp should be in RFC-3339/ISO-8601 format (for example:
# "2022-10-01T00:00:00Z", "2022-10-01T00:00:00+08:00",
# "2022-10-01T01:30:00-08:00")
# To get the latest, set the timestamp_as_of at a future point (for example: '2999-08-26T00:00:00Z')

transformations:
 - read_delta_lake:
      timestamp_as_of: '2022-08-26T00:00:00Z'
      # alternative:
      # version_as_of: 1

Viktigt!

Begränsning: mltable stöder inte extrahering av partitionsnycklar vid läsning av data från Delta Lake. Omvandlingen mltableextract_columns_from_partition_format fungerar inte när du läser Delta Lake-data via mltable.

JSON

$schema: https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/MLTable.schema.json
paths:
  - file: ./order_invalid.jsonl
transformations:
  - read_json_lines:
        encoding: utf8
        invalid_lines: drop
        include_path_column: false

CLI (v2) MLtable YAML-schema

Så här skapar `MLTable` du filer

YAML-syntax

Transformeringar

Lästransformeringar

Andra omvandlingar

Exempel

Snabbstart

Avgränsade textfiler

Parquet

Data Lake

JSON

Nästa steg

Ytterligare resurser

CLI (v2) MLtable YAML-schema

Så här skapar MLTable du filer

YAML-syntax

Transformeringar

Lästransformeringar

Andra omvandlingar

Exempel

Snabbstart

Avgränsade textfiler

Parquet

Data Lake

JSON

Nästa steg

Ytterligare resurser

Så här skapar `MLTable` du filer