在資料科學Workspace中使用Python存取資料
NOTE
Data Science Workspace已無法購買。
本檔案旨在供先前有權使用Data Science Workspace的現有客戶使用。
以下檔案包含有關如何使用Python存取資料以用於資料科學Workspace的範例。 如需使用JupyterLab Notebooks存取資料的資訊，請瀏覽JupyterLab Notebooks資料存取檔案。
讀取資料集
設定環境變數並完成安裝後，您現在可以將資料集讀入pandas dataframe中。
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()
從資料集中選取欄
df = dataset_reader.select(['column-a','column-b']).read()
取得分割資訊：
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子句可讓您在列/欄層級擷取所有不同的值，從回應中移除所有重複的值。
以下顯示使用distinct()函式的範例：
df = dataset_reader.select(['column-a']).distinct().read()
WHERE子句
您可以在Python中使用某些運運算元，協助篩選資料集。
NOTE
用於篩選的函式區分大小寫。
eq() = '='
gt() = '>'
ge() = '>='
lt() = '<'
le() = '<='
And = and operator
Or = or operator
您可以在下方看到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子句允許接收的結果以特定順序（升序或降序）依指定的資料行排序。 這是使用sort()函式完成的。
以下顯示使用sort()函式的範例：
df = dataset_reader.sort([('column_1', 'asc'), ('column_2', 'desc')])
LIMIT子句
LIMIT子句可讓您限制從資料集接收的記錄數。
以下顯示使用limit()函式的範例：
df = dataset_reader.limit(100).read()
OFFSET子句
OFFSET子句可讓您從頭開始略過資料列，以開始從後面傳回資料列。 在搭配LIMIT的情況下，這可用來疊代區塊中的列。
以下顯示使用offset()函式的範例：
df = dataset_reader.offset(100).read()
寫入資料集
若要寫入資料集，您必須提供熊貓資料流至資料集。
正在寫入熊貓資料流
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）
若要讓工作執行時間更長，您可能需要儲存中間步驟。 在類似的情況下，您可以讀取和寫入使用者空間。
NOTE
資料路徑未儲存。 您需要儲存其個別資料的對應路徑。
寫入使用者空間
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>)
從使用者空間讀取
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 Data Science Workspace提供的配方範例會使用上述程式碼範例來讀取和寫入資料。 如果您想進一步瞭解如何使用Python存取您的資料，請檢閱資料科學Workspace Python GitHub存放庫。
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