Le document suivant contient des exemples d’accès aux données à l’aide de Python à utiliser dans Data Science Workspace. Pour plus d’informations sur l’accès aux données à l’aide de notebooks JupyterLab, consultez la page Accès aux données des notebooks JupyterLab documentation.
Après avoir défini les variables d’environnement et terminé l’installation, votre jeu de données peut désormais être lu dans le cadre de données pandas.
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()
df = dataset_reader.select(['column-a','column-b']).read()
client_context = get_client_context(config_properties)
dataset = Dataset(client_context).get_by_id({DATASET_ID})
partitions = dataset.get_partitions_info()
La clause DISTINCT vous permet de récupérer toutes les valeurs distinctes au niveau d’une ligne/colonne, supprimant toutes les valeurs en double de la réponse.
Exemple d’utilisation de la méthode distinct()
est visible ci-dessous :
df = dataset_reader.select(['column-a']).distinct().read()
Vous pouvez utiliser certains opérateurs en Python pour vous aider à filtrer votre jeu de données.
Les fonctions utilisées pour le filtrage sont sensibles à la casse.
eq() = '='
gt() = '>'
ge() = '>='
lt() = '<'
le() = '<='
And = and operator
Or = or operator
Vous trouverez ci-dessous un exemple d’utilisation de ces fonctions de filtrage :
df = dataset_reader.where(experience_ds['timestamp'].gt(87879779797).And(experience_ds['timestamp'].lt(87879779797)).Or(experience_ds['a'].eq(123)))
La clause ORDER BY permet de trier les résultats reçus par une colonne spécifiée dans un ordre spécifique (croissant ou décroissant). Pour ce faire, utilisez la méthode sort()
fonction .
Exemple d’utilisation de la méthode sort()
est visible ci-dessous :
df = dataset_reader.sort([('column_1', 'asc'), ('column_2', 'desc')])
La clause LIMIT vous permet de limiter le nombre d’enregistrements reçus du jeu de données.
Exemple d’utilisation de la méthode limit()
est visible ci-dessous :
df = dataset_reader.limit(100).read()
La clause OFFSET vous permet d’ignorer les lignes, dès le début, pour commencer à renvoyer des lignes à partir d’un point ultérieur. Combinée avec LIMIT, cette méthode peut être utilisée pour itérer les lignes dans des blocs.
Exemple d’utilisation de la méthode offset()
est visible ci-dessous :
df = dataset_reader.offset(100).read()
Pour écrire dans un jeu de données, vous devez fournir le cadre de données pandas à votre jeu de données.
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')
Pour les tâches plus longues, vous devrez peut-être stocker des étapes intermédiaires. Dans des cas comme celui-ci, vous pouvez lire et écrire dans un espace utilisateur.
Les chemins d’accès aux données sont les suivants : not stockées. Vous devez stocker le chemin d’accès correspondant à ses données respectives.
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>)
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>)
Adobe Experience Platform Data Science Workspace fournit un exemple de recette qui utilise les exemples de code ci-dessus pour lire et écrire des données. Si vous souhaitez en savoir plus sur l’utilisation de Python pour accéder à vos données, veuillez consulter la section Référentiel Python GitHub de Data Science Workspace.