Zugriff auf Daten mit Python in Data Science Workspace

Das folgende Dokument enthält Beispiele für den Zugriff auf Daten mit Python zur Verwendung in Data Science Workspace. Informationen zum Zugriff auf Daten mit JupyterLab-Notebooks finden Sie in der Dokumentation zum Datenzugriff auf JupyterLab-Notebooks 🔗.

Datensatz lesen

Nachdem Sie die Umgebungsvariablen festgelegt und die Installation abgeschlossen haben, kann Ihr Datensatz jetzt in den pandas-Dataframe gelesen werden.

import pandas as pd
from .utils import get_client_context
from platform_sdk.dataset_reader import DatasetReader

def load(config_properties):

client_context = get_client_context(config_properties)

dataset_reader = DatasetReader(client_context, config_properties['DATASET_ID'])

df = dataset_reader.read()

Spalten aus Datensatz auswählen

df = dataset_reader.select(['column-a','column-b']).read()

Partitionierungsinformationen abrufen:

client_context = get_client_context(config_properties)

dataset = Dataset(client_context).get_by_id({DATASET_ID})
partitions = dataset.get_partitions_info()

DISTINCT-Klausel

Mit der DISTINCT-Klausel können Sie alle eindeutigen Werte auf Zeilen-/Spaltenebene abrufen und alle doppelten Werte aus der Antwort entfernen.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Verwendung der Funktion distinct() :

df = dataset_reader.select(['column-a']).distinct().read()

WHERE-Klausel

Sie können bestimmte Operatoren in Python verwenden, um Ihren Datensatz zu filtern.

eq() = '='
gt() = '>'
ge() = '>='
lt() = '<'
le() = '<='
And = and operator
Or = or operator

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Verwendung dieser Filterfunktionen:

df = dataset_reader.where(experience_ds['timestamp'].gt(87879779797).And(experience_ds['timestamp'].lt(87879779797)).Or(experience_ds['a'].eq(123)))

ORDER BY-Klausel

Die "ORDER BY"-Klausel ermöglicht die Sortierung der empfangenen Ergebnisse nach einer bestimmten Spalte in einer bestimmten Reihenfolge (aufsteigend oder absteigend). Dies geschieht mithilfe der Funktion sort() .

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Verwendung der Funktion sort() :

df = dataset_reader.sort([('column_1', 'asc'), ('column_2', 'desc')])

LIMIT-Klausel

Die LIMIT-Klausel ermöglicht es Ihnen, die Anzahl der vom Datensatz empfangenen Datensätze zu begrenzen.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Verwendung der Funktion limit() :

df = dataset_reader.limit(100).read()

OFFSET-Klausel

Mit der OFFSET-Klausel können Sie Zeilen von Anfang an überspringen, um Zeilen von einem späteren Zeitpunkt an zurückzugeben. In Kombination mit LIMIT kann dies zum Iterieren von Zeilen in Blöcken verwendet werden.

Nachfolgend finden Sie ein Beispiel für die Verwendung der Funktion offset() :

df = dataset_reader.offset(100).read()

Schreiben eines Datensatzes

Um in einen Datensatz zu schreiben, müssen Sie den pandas-Dataframe in Ihren Datensatz einfügen.

Schreiben des pandas-Dataframes

client_context = get_client_context(config_properties)

# To fetch existing dataset
dataset = Dataset(client_context).get_by_id({DATASET_ID})

dataset_writer = DatasetWriter(client_context, dataset)

write_tracker = dataset_writer.write(<your_dataFrame>, file_format='json')

Benutzeroberflächenverzeichnis (Checkpoint)

Für Aufträge, die länger ausgeführt werden, müssen Sie möglicherweise Zwischenschritte speichern. In solchen Fällen können Sie in einen Benutzerbereich lesen und schreiben.

Schreiben in den Benutzerbereich

client_context = get_client_context(config_properties)

user_helper = UserSpaceHelper(client_context)
user_helper.write(data_frame=<data_frame>, path=<path_to_directory>, ref_dataset_id=<ref_dataset_id>)

Aus dem Benutzerbereich lesen

client_context = get_client_context(config_properties)

user_helper = UserSpaceHelper(client_context)
my_df = user_helper.read(path=<path_to_directory>, ref_dataset_id=<ref_dataset_id>)

Nächste Schritte

Adobe Experience Platform Data Science Workspace bietet ein Rezept-Beispiel, in dem die oben genannten Codebeispiele zum Lesen und Schreiben von Daten verwendet werden. Wenn Sie mehr darüber erfahren möchten, wie Sie mit Python auf Ihre Daten zugreifen können, lesen Sie bitte das Data Science Workspace Python GitHub-Repository.