dataprep_utilities 模块

用于与 azureml.dataprep 交互的实用工具方法。

函数

通过一次性提取所有基础数据，将数据流具体化为 pandas 数据帧。如果 as_numpy 设置为 True，则改为返回 ndarray

materialize_dataflow(dataflow: Any, as_numpy: bool = False) -> Union[pandas.core.frame.DataFrame, numpy.ndarray]

必需

要检索的数据流

默认值: False

如果数据需要具体化为 numpy 数组

Pandas 数据帧或 Numpy ndarray

解析 cv 拆分索引。

param cv_splits_indices: 数据流列表，其中每个数据流都表示一组拆分索引 type: list(azureml.dataprep.Dataflow) return: 解析后的 cv_splits_indices，如果类型不正确，则返回传入的原始值

resolve_cv_splits_indices(cv_splits_indices: List[azureml.dataprep.api.dataflow.Dataflow]) -> List[List[numpy.ndarray]]

从数据流中检索 pandas 数据帧并返回基础 ndarray。

param dataflow: 要检索的数据流 type: azureml.dataprep.Dataflow return: 检索到的 np.ndarray，如果类型不正确，则返回原始数据流值

retrieve_numpy_array(dataflow: Any) -> numpy.ndarray

从数据流中检索 pandas 数据帧。

param dataflow: 要检索的数据流 type: azureml.dataprep.Dataflow return: 检索到的 pandas 数据帧，如果类型不正确，则返回原始数据流值

retrieve_pandas_dataframe(dataflow: Any) -> pandas.core.frame.DataFrame