在資料科學工作區中使用Python存取資料
以下檔案包含如何使用Python存取資料以用於資料科學工作區的範例。 有關使用JupyterLab筆記型電腦訪問資料的資訊，請訪問JupyterLab筆記型電腦資料存取文檔。
讀取資料集
在設定環境變數並完成安裝後，您的資料集現在可以讀入熊貓資料幀。
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()
從資料集中選擇列
df = dataset_reader.select(['column-a','column-b']).read()
獲取分區資訊：
client_context = get_client_context(config_properties)
dataset = Dataset(client_context).get_by_id({DATASET_ID})
partitions = dataset.get_partitions_info()
DISTINCT子句
DISTINCT子句允許您在行／列級別讀取所有不同值，從響應中刪除所有重複值。
以下是使用distinct()函式的範例：
df = dataset_reader.select(['column-a']).distinct().read()
WHERE子句
您可以在Python中使用某些運算子來協助篩選資料集。
注意
用於篩選的函式區分大小寫。
eq() = '='
gt() = '>'
ge() = '>='
lt() = '<'
le() = '<='
And = and operator
Or = or operator
以下是使用這些篩選函式的範例：
df = dataset_reader.where(experience_ds['timestamp'].gt(87879779797).And(experience_ds['timestamp'].lt(87879779797)).Or(experience_ds['a'].eq(123)))
ORDER BY子句
ORDER BY子句允許按指定列按特定順序（升序或降序）對接收結果進行排序。 這是使用sort()函式來完成的。
以下是使用sort()函式的範例：
df = dataset_reader.sort([('column_1', 'asc'), ('column_2', 'desc')])
LIMIT子句
LIMIT子句允許您限制從資料集接收的記錄數。
以下是使用limit()函式的範例：
df = dataset_reader.limit(100).read()
OFFSET子句
OFFSET子句允許您從開頭跳過行，從後一點開始返回行。 與LIMIT結合使用，可用於迭代塊中的行。
以下是使用offset()函式的範例：
df = dataset_reader.offset(100).read()
寫入資料集
要寫入資料集，您需要向資料集提供熊貓資料框。
編寫熊貓資料框
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')
Userspace目錄（檢查點）
對於運行時間較長的作業，您可能需要儲存中間步驟。 在此類情況下，您可以讀取和寫入用戶空間。
注意
資料的路徑被儲存在not中。 您需要將對應的路徑儲存到其各自的資料。
寫入用戶空間
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>)
從用戶空間讀取
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>)
後續步驟
Adobe Experience Platform資料科學工作區提供方式範例，使用上述程式碼範例來讀取和寫入資料。 如果您想要進一步瞭解如何使用Python存取您的資料，請參閱資料科學工作區Python GitHub Repository。
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