DataFrameOperations Sınıf

pandas DataFrame CRUD işlemleri için ad alanı.

client.dataframe aracılığıyla erişilir. Kayıt düzeyi CRUD işlemleri etrafında DataFrame odaklı sarmalayıcılar sağlar.

Example:


   import pandas as pd

   client = DataverseClient(base_url, credential)

   # Query records as a DataFrame
   df = client.dataframe.get("account", select=["name"], top=100)

   # Create records from a DataFrame
   new_df = pd.DataFrame([{"name": "Contoso"}, {"name": "Fabrikam"}])
   new_df["accountid"] = client.dataframe.create("account", new_df)

   # Update records
   new_df["telephone1"] = ["555-0100", "555-0200"]
   client.dataframe.update("account", new_df, id_column="accountid")

   # Delete records
   client.dataframe.delete("account", new_df["accountid"])

Oluşturucu

DataFrameOperations(client: DataverseClient)

Parametreler

Name	Description
client Gerekli	DataverseClient Üst DataverseClient örnek.

Yöntemler

create	Pandas DataFrame'den kayıt oluşturma. İpucu Tüm satırlar tek bir CreateMultiple isteğinde gönderilir. Çok şey için büyük DataFrame'ler, önlemek için daha küçük toplu işlemlere bölmeyi göz önünde bulundurun istek zaman aşımları.
delete	Pandas Serisi GUID'leri geçirerek kayıtları silin.
get	Kayıtları getirme ve tek bir pandas DataFrame olarak döndürme. Sağlandığında `record_id` , tek satırlı bir DataFrame döndürür. Yok olduğunda `record_id` , tüm sayfaları dahili olarak yineler ve birleştirilmiş bir DataFrame döndürür. İpucu Büyük tablolarda, sonuç kümesini sınırlamak için üst veya filtre kullanın.
sql	Bir SQL sorgusu yürütür ve sonuçları pandas DataFrame olarak döndürür. Kayıt listesini tek bir DataFrame'e sql temsilci olarak verir ve dönüştürür.
update	Pandas DataFrame'den kayıtları güncelleştirme. DataFrame'deki her satır bir güncelleştirmeyi temsil eder. kayıt GUID'lerini `id_column` içeren sütunu belirtir. İpucu Tüm satırlar tek bir UpdateMultiple isteğinde (veya tek satır için tek PATCH). Çok büyük DataFrame'ler için istek zaman aşımlarını önlemek için daha küçük toplu işlemlere bölünür.

create

Pandas DataFrame'den kayıt oluşturma.

İpucu

Tüm satırlar tek bir CreateMultiple isteğinde gönderilir. Çok şey için

büyük DataFrame'ler, önlemek için daha küçük toplu işlemlere bölmeyi göz önünde bulundurun

istek zaman aşımları.

create(table: str, records: DataFrame) -> Series

Parametreler

Name	Description
table Gerekli	str Tablonun şema adı (ör. `"account"` veya `"new_MyTestTable"`).
records Gerekli	Dataframe Her satırın oluşturulacak bir kayıt olduğu DataFrame.

Döndürülenler

Tür	Description
Series	Giriş DataFrame diziniyle hizalanmış, oluşturulan kayıt GUID'leri serisi.

Özel durumlar

Tür	Description
TypeError	Pandas `records` DataFrame değilse.
ValueError	Boşsa `records` veya döndürülen kimlik sayısı giriş satırlarının sayısıyla eşleşmiyorsa.

Örnekler

DataFrame'den kayıt oluşturma:


   import pandas as pd

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

delete

Pandas Serisi GUID'leri geçirerek kayıtları silin.

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

Parametreler

Name	Description
table Gerekli	str Tablonun şema adı (ör. `"account"` veya `"new_MyTestTable"`).
ids Gerekli	Series Silinecek kayıt GUID'leri serisi.
use_bulk_delete	bool `True` (varsayılan) ve `ids` birden çok değer içerdiğinde BulkDelete eylemini yürütür ve zaman uyumsuz iş tanımlayıcısını döndürür. Her kayıt sırayla silindiğinde `False` . Default value: True

Döndürülenler

Tür	Description
str, None	BulkDelete aracılığıyla birden çok kaydı silerken BulkDelete iş kimliğini silme; `None` tek bir kaydı silerken, sıralı silmeyi kullanırken veya boş olduğunda `ids` .

Özel durumlar

Tür	Description
TypeError	Pandas `ids` Serisi değilse.
ValueError	`ids` Geçersiz (dize olmayan, boş veya yalnızca boşluk) değerler içeriyorsa.

Örnekler

Seri kullanarak kayıtları silme:


   import pandas as pd

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

get

Kayıtları getirme ve tek bir pandas DataFrame olarak döndürme.

Sağlandığında record_id , tek satırlı bir DataFrame döndürür. Yok olduğunda record_id , tüm sayfaları dahili olarak yineler ve birleştirilmiş bir DataFrame döndürür.

İpucu

Büyük tablolarda, sonuç kümesini sınırlamak için üst veya filtre kullanın.

get(table: str, record_id: str | None = None, select: List[str] | None = None, filter: str | None = None, orderby: List[str] | None = None, top: int | None = None, expand: List[str] | None = None, page_size: int | None = None, count: bool = False, include_annotations: str | None = None) -> DataFrame

Parametreler

Name	Description
table Gerekli	str Tablonun şema adı (ör. `"account"` veya `"new_MyTestTable"`).
record_id	str Belirli bir kaydı getirmek için isteğe bağlı GUID. Yok ise, birden çok kaydı sorgular. Default value: None
select	list[str] veya None Alınacak öznitelik mantıksal adlarının isteğe bağlı listesi. Default value: None
filter	str İsteğe bağlı OData filtre dizesi. Sütun adları tam küçük harf mantıksal adları kullanmalıdır. Default value: None
orderby	list[str] veya None Sıralama ölçütü olarak isteğe bağlı öznitelik listesi. Default value: None
top	int İsteğe bağlı olarak döndürülecek kayıt sayısı üst sınırı. Default value: None
expand	list[str] veya None Genişletilmesi için isteğe bağlı gezinti özellikleri listesi (büyük/küçük harfe duyarlı). Default value: None
page_size	int Sayfalandırma için sayfa başına isteğe bağlı kayıt sayısı. Default value: None
count	bool ise `True`, `$count=true` yanıta toplam kayıt sayısını ekler. Default value: False
include_annotations	str Üst bilgi (ör. `"*"` veya ) veya `None"OData.Community.Display.V1.FormattedValue"`için `Prefer: odata.include-annotations` OData ek açıklama deseni. Default value: None

Döndürülenler

Tür	Description
Dataframe	Eşleşen tüm kayıtları içeren DataFrame. Hiçbir kayıt eşleşmediğinde boş bir DataFrame döndürür.

Özel durumlar

Tür	Description
ValueError	Boş `record_id` olmayan bir dize değilse veya sorgu parametreleriyse ( `filterorderbytopexpandpage_sizerecord_id`

Örnekler

Tek bir kaydı DataFrame olarak getirme:


   df = client.dataframe.get("account", record_id=account_id, select=["name", "telephone1"])
   print(df)

Filtreleme içeren sorgu:


   df = client.dataframe.get("account", filter="statecode eq 0", select=["name"])
   print(f"Got {len(df)} active accounts")

Sonuç boyutunu sınırla:


   df = client.dataframe.get("account", select=["name"], top=100)

sql

Bir SQL sorgusu yürütür ve sonuçları pandas DataFrame olarak döndürür.

Kayıt listesini tek bir DataFrame'e sql temsilci olarak verir ve dönüştürür.

sql(sql: str) -> DataFrame

Parametreler

Name	Description
sql Gerekli	str Desteklenen SQL SELECT deyimi.

Döndürülenler

Tür	Description
Dataframe	Tüm sonuç satırlarını içeren DataFrame. Satır eşleşmediğinde boş bir DataFrame döndürür.

Özel durumlar

Tür	Description
ValidationError	Dize değilse veya boşsa `sql` .

Örnekler

DataFrame'e SQL sorgusu:


   df = client.dataframe.sql(
       "SELECT TOP 100 name, revenue FROM account "
       "WHERE statecode = 0 ORDER BY revenue"
   )
   print(f"Got {len(df)} rows")
   print(df.head())

Sorguyu DataFrame'e toplama:


   df = client.dataframe.sql(
       "SELECT a.name, COUNT(c.contactid) as cnt "
       "FROM account a "
       "JOIN contact c ON a.accountid = c.parentcustomerid "
       "GROUP BY a.name"
   )

update

Pandas DataFrame'den kayıtları güncelleştirme.

DataFrame'deki her satır bir güncelleştirmeyi temsil eder. kayıt GUID'lerini id_column içeren sütunu belirtir.

İpucu

Tüm satırlar tek bir UpdateMultiple isteğinde (veya

tek satır için tek PATCH). Çok büyük DataFrame'ler için

istek zaman aşımlarını önlemek için daha küçük toplu işlemlere bölünür.

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

Parametreler

Name	Description
table Gerekli	str Tablonun şema adı (ör. `"account"` veya `"new_MyTestTable"`).
changes Gerekli	Dataframe Her satırın bir kayıt GUID'sini ve güncelleştirilecek alanları içerdiği DataFrame.
id_column Gerekli	str Kayıt GUID'lerini içeren DataFrame sütununun adı.
clear_nulls	bool Ne zaman `False` (varsayılan), eksik değerler (NaN/Yok) atlanır (alan sunucuda değişmeden bırakılır). olduğunda `True`, eksik değerler Dataverse'e gönderilerek `null` alanı temizlenir. Yalnızca NaN/Yok değerlerinin alanları temizlemesini bilerek istediğinizde kullanın `True` . Default value: False

Özel durumlar

Tür	Description
TypeError	Pandas `changes` DataFrame değilse.
ValueError	Boşsa, DataFrame'de bulunmazsa`changes`, `id_column` geçersiz (dize olmayan, boş veya yalnızca boşluk içeren) değerler içerir veya şudur: dışında`clear_nullsFalseclear_nullsid_column`güncelleştirilebilir sütun yok `id_columnTrue`

Örnekler

Satır başına farklı değerlerle kayıtları güncelleştirin:


   import pandas as pd

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

Aynı değişikliği tüm kayıtlara yayınlayın:


   df = pd.DataFrame({"accountid": ["guid-1", "guid-2", "guid-3"]})
   df["websiteurl"] = "https://example.com"
   client.dataframe.update("account", df, id_column="accountid")

clear_nulls=Doğru ayarını yaparak bir alanı temizleyin:


   df = pd.DataFrame([{"accountid": "guid-1", "websiteurl": None}])
   client.dataframe.update("account", df, id_column="accountid", clear_nulls=True)