BatchDataFrameOperations Classe

Wrapper orientati ai dataframe per le operazioni di record batch.

Fornisce create, updatee delete che accettano pandas.DataFrame / pandas.Series gli input e li convertono inct standard prima di accodare il batch. In questo modo i chiamanti di data science inseriscono i dataframe direttamente in un batch senza conversione manuale.

Accesso tramite batch.dataframe.

Esempio:


   import pandas as pd

   batch = client.batch.new()
   df = pd.DataFrame([
       {"name": "Contoso", "telephone1": "555-0100"},
       {"name": "Fabrikam", "telephone1": "555-0200"},
   ])
   batch.dataframe.create("account", df)
   result = batch.execute()

Costruttore

BatchDataFrameOperations(batch: _BatchContext)

Parametri

Nome	Descrizione
batch Necessario

Metodi

create

Il record di accodamento crea da un dataframe pandas.

Ogni riga diventa un record. Tutte le righe vengono raggruppate in un singolo CreateMultiple elemento batch (una richiesta HTTP nel batch).

Esempio:


   df = pd.DataFrame([{"name": "Contoso"}, {"name": "Fabrikam"}])
   batch.dataframe.create("account", df)

delete

Il record di accodamento elimina da una serie pandas di GUID.

Esempio:


   ids_series = pd.Series(["guid-1", "guid-2", "guid-3"])
   batch.dataframe.delete("account", ids_series)

update

Eseguire l'accodamento degli aggiornamenti dei record da un dataframe pandas.

Ogni riga rappresenta un aggiornamento. id_column Specifica la colonna contenente i GUID del record.

Esempio:


   df = pd.DataFrame([
       {"accountid": "guid-1", "telephone1": "555-0100"},
       {"accountid": "guid-2", "telephone1": "555-0200"},
   ])
   batch.dataframe.update("account", df, id_column="accountid")

create

Il record di accodamento crea da un dataframe pandas.

Ogni riga diventa un record. Tutte le righe vengono raggruppate in un singolo CreateMultiple elemento batch (una richiesta HTTP nel batch).

Esempio:


   df = pd.DataFrame([{"name": "Contoso"}, {"name": "Fabrikam"}])
   batch.dataframe.create("account", df)

create(table: str, records: DataFrame) -> None

Parametri

Nome	Descrizione
table Necessario	str Nome dello schema di tabella ,ad esempio `"account"`.
records Necessario	Dataframe DataFrame in cui ogni riga è un record da creare.

Eccezioni

Tipo	Descrizione
TypeError	Se `records` non è un dataframe pandas.
ValueError	Se `records` è vuoto o qualsiasi riga non ha valori non Null.

delete

Il record di accodamento elimina da una serie pandas di GUID.

Esempio:


   ids_series = pd.Series(["guid-1", "guid-2", "guid-3"])
   batch.dataframe.delete("account", ids_series)

delete(table: str, ids: Series, use_bulk_delete: bool = True) -> None

Parametri

Nome	Descrizione
table Necessario	str Nome dello schema di tabella ,ad esempio `"account"`.
ids Necessario	Series Serie di GUID di record da eliminare.
use_bulk_delete	bool Se `True` (impostazione predefinita) e `ids` ha più valori, usare l'azione `BulkDelete` . Valore predefinito: True

Eccezioni

Tipo	Descrizione
TypeError	Se `ids` non è una serie pandas.
ValueError	Se `ids` contiene valori non validi.

update

Eseguire l'accodamento degli aggiornamenti dei record da un dataframe pandas.

Ogni riga rappresenta un aggiornamento. id_column Specifica la colonna contenente i GUID del record.

Esempio:


   df = pd.DataFrame([
       {"accountid": "guid-1", "telephone1": "555-0100"},
       {"accountid": "guid-2", "telephone1": "555-0200"},
   ])
   batch.dataframe.update("account", df, id_column="accountid")

update(table: str, changes: DataFrame, id_column: str, clear_nulls: bool = False) -> None

Parametri

Nome	Descrizione
table Necessario	str Nome dello schema di tabella ,ad esempio `"account"`.
changes Necessario	Dataframe DataFrame in cui ogni riga contiene un GUID di record e i campi da aggiornare.
id_column Necessario	str Nome della colonna DataFrame contenente GUID di record.
clear_nulls	bool Se `False` (impostazione predefinita), i valori NaN/None vengono ignorati. Quando `True`, NaN/Nessuno invia `null` per cancellare il campo. Valore predefinito: False

Eccezioni

Tipo	Descrizione
TypeError	Se `changes` non è un dataframe pandas.
ValueError	Se `changes` è vuoto, `id_column` manca o gli ID non sono validi.