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筆記本輸出和結果

筆記本連結至叢集執行一個或多個儲存格之後,您的筆記本具有狀態並顯示輸出。 本節說明如何管理筆記本狀態和輸出。

清除筆記本狀態和輸出

若要清除筆記本狀態和輸出,請選擇位於 [執行] 選單底部的其中一個 [清除] 選項。

功能表選項 描述
清除所有儲存格輸出 清除儲存格輸出。 如果您共用筆記本並想要避免包含任何結果,這非常有用。
清除狀態 清除筆記本狀態,包括函式和變數定義、資料和匯入的程式庫。
清除狀態和輸出 清除儲存格輸出和筆記本狀態。
清除狀態並執行全部 清除筆記本狀態並啟動新的執行。

結果數據表

執行儲存格時,結果會顯示在結果數據表中。 使用結果資料表,您可以執行下列動作:

  • 將數據行或其他表格式結果數據子集複製到剪貼簿。
  • 對結果數據表執行文字搜尋。
  • 排序和篩選資料
  • 使用鍵盤箭頭鍵在表格儲存格之間流覽。
  • 選取資料行名稱或儲存格值的一部分,雙擊並拖曳以選取所需的文字。

Notebook 結果數據表

若要檢視結果資料表的限制,請參閱 Notebook 結果資料表限制

選取數據

若要在結果數據表中選取數據,請執行下列任一動作。

  • 按一下欄位或列標頭。
  • 按兩下表格左上方的儲存格,以選取整個資料表。
  • 將游標拖曳到任何一組單元格上,以選取它們。

若要開啟顯示選取資訊的側邊面板,請按一下右上角 [搜尋] 方塊旁邊的面板圖示 面板圖示

面板圖示的位置

將資料複製至剪貼板

若要將選取的數據複製到剪貼簿,請在MacOS或Windows 上按 ,或以滑鼠右鍵單擊,然後從下拉功能表中選取 [複製 ]。 您也可以選取 [複製為,以 CSV、TSV 或 Markdown 格式複製選取的數據。

排序結果

若要依數據行中的值排序結果數據表,請將游標暫留在數據行名稱上。 包含數據行名稱的圖示會出現在單元格右邊。 點擊箭頭以排序欄位。

如何排序數據行

若要依多個數據行排序,請在按兩下數據行的排序箭號時,按住 Shift 鍵。

篩選結果

有數種方式可以建立篩選:

  • 按單格結果右上角的 篩選圖示。 在出現的對話框中,選取要篩選的數據行,以及要套用的篩選規則和值。 例如:

    篩選範例

  • 若要新增另一個篩選,請按一下 新增篩選按鈕

  • 若要暫時啟用或停用篩選,請切換對話方塊中的 [已啟用/已停用] 按鈕。 若要刪除篩選,請按下篩選名稱 刪除篩選 X 旁邊的 X。

  • 若要依特定值進行篩選,請以滑鼠右鍵單擊具有該值的儲存格,然後從下拉功能表中選取 [依此值篩選 篩選]。

    特定值

  • 若要篩選特定資料行,請使用資料行名稱中的 kebab 選單:

    篩選 kebab 功能表

根據預設,篩選只會套用至結果數據表中顯示的結果。 如果傳回的數據被截斷(例如,當查詢傳回超過 10,000 個數據列或數據集大於 2MB 時),篩選只會套用至傳回的數據列。 數據表右上方的附註表示篩選已套用至截斷的數據。

您可以選擇改為篩選完整數據集。 點選 截斷的資料,然後選擇 [完整資料集] 。 視數據集的大小而定,套用篩選可能需要很長的時間。

將篩選套用至完整數據集。

格式化欄位

數據行標頭表示數據行的數據類型。 例如,整數類型數據行 指標 表示整數數據類型。 將滑鼠停留在指標上方以查看資料類型。

您可以將結果表中的欄格式化為不同的類型,例如 貨幣百分比URL 等等,並控制小數位數,以便讓表格更清楚地呈現。

將數據行名稱中的kebab功能表格式化。

格式數據行 kebab 功能表

下載結果

根據預設,會啟用下載結果。 若要切換此設定,請參閱管理從筆記本下載結果的能力

您可以將包含表格式輸出的儲存格結果下載到本機電腦。 按一下索引標籤標題旁邊的向下方向鍵。 功能表選項取決於結果中的資料列數目和 Databricks Runtime 版本。 下載的結果會以 CSV 檔案形式儲存在本機電腦上,檔案名稱對應於您的筆記本名稱。

下載儲存格結果。

針對連線到 SQL 倉儲的筆記本,您也可以將結果下載為 Excel 檔案。

將所有數據列下載至 Excel 檔案。

探索 SQL 數據格結果

在 Databricks 筆記本中,SQL 語言數據格的結果會自動作為指派給變數 _sqldf的 DataFrame 來使用。 您可以使用 _sqldf 變數來參考後續 Python 和 SQL 數據格中的先前 SQL 輸出。 如需詳細資訊,請參閱 探索 SQL 數據格結果

檢視每個儲存格的多個輸出

Python 筆記本和非 Python 筆記本中的 %python 儲存格支援每個儲存格多個輸出。 例如,下列程式代碼的輸出同時包含繪圖和數據表:

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris

data = load_iris()
iris = pd.DataFrame(data=data.data, columns=data.feature_names)
ax = iris.plot()
print("plot")
display(ax)
print("data")
display(iris)

調整輸出大小

藉由拖曳數據表或視覺效果的右下角來調整單元格輸出的大小。

拖曳右下角調整輸出數據表的大小。

提交 Databricks Git 資料夾中的筆記本輸出

若要了解如何提交 .ipynb 筆記本輸出,請參閱允許提交 .ipynb 筆記本輸出

  • 筆記本必須是 .ipynb 檔案
  • 工作區管理員設定必須允許認可筆記本輸出