BatchDataFrameOperations Classe

Wrappers orientados DataFrame para operações de registo em lote.

Fornece create, , e delete que aceitam pandas.DataFrame / pandas.Series entradas e as convertem em ditados padrão antes de entrar em fila updateno lote. Isto permite que os chamadores de ciência de dados alimentem DataFrames diretamente para um lote sem conversão manual.

Acedido via batch.dataframe.

Example:


   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()

Construtor

BatchDataFrameOperations(batch: _BatchContext)

Parâmetros

Name	Description
batch Necessário

Métodos

create

O registo de enfileira é criado a partir de um DataFrame pandas.

Cada linha torna-se um recorde. Todas as linhas estão agrupadas num único CreateMultiple item por lote (um pedido HTTP no lote).

Example:


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

delete

Eliminar registos em fila da série de GUIDs de um pandas.

Example:


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

update

Enfileirar atualizações de registos a partir de um DataFrame pandas.

Cada linha representa uma atualização. Especifica id_column qual coluna contém os GUIDs dos registos.

Example:


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

create

O registo de enfileira é criado a partir de um DataFrame pandas.

Cada linha torna-se um recorde. Todas as linhas estão agrupadas num único CreateMultiple item por lote (um pedido HTTP no lote).

Example:


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

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

Parâmetros

Name	Description
table Necessário	str Nome do esquema da tabela (por exemplo, `"account"`).
records Necessário	Dataframe DataFrame onde cada linha é um registo a criar.

Exceções

Tipo	Description
TypeError	Se `records` não for um DataFrame pandas.
ValueError	Se `records` for vazio ou qualquer linha não tiver valores não nulos.

delete

Eliminar registos em fila da série de GUIDs de um pandas.

Example:


   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

Parâmetros

Name	Description
table Necessário	str Nome do esquema da tabela (por exemplo, `"account"`).
ids Necessário	Series Série de GUIDs de registo para eliminar.
use_bulk_delete	bool Quando `True` (por defeito) e `ids` tiver múltiplos valores, use a `BulkDelete` ação. Default value: True

Exceções

Tipo	Description
TypeError	Se `ids` não é uma série pandas.
ValueError	Se `ids` contém valores inválidos.

update

Enfileirar atualizações de registos a partir de um DataFrame pandas.

Cada linha representa uma atualização. Especifica id_column qual coluna contém os GUIDs dos registos.

Example:


   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

Parâmetros

Name	Description
table Necessário	str Nome do esquema da tabela (por exemplo, `"account"`).
changes Necessário	Dataframe DataFrame onde cada linha contém um registo GUID e os campos a atualizar.
id_column Necessário	str Nome da coluna DataFrame que contém os GUIDs de registo.
clear_nulls	bool Quando `False` (por defeito), os valores de NaN/None são saltados. Quando `True`, NaN/None envia `null` para limpar o campo. Default value: False

Exceções

Tipo	Description
TypeError	Se `changes` não for um DataFrame pandas.
ValueError	Se `changes` estiver vazio, `id_column` estiver em falta, ou se os IDs forem inválidos.