如何使用azureml上传给熊猫的数据集进行分析？

Question

我已经将微软的一个数据集上传到了AzureMl。现在的问题是，我想在notebook (也是由azureml提供的)中使用该数据集(.csv)。但我找不到一种方法。它提供了一种通过以下方式访问它的方法：

from azureml import Workspace

ws = Workspace(
    workspace_id='777902b8d48a449091a57d13bfcdfdec',
    authorization_token='c05837974f984e4eb6a4df85a97642dd',
    endpoint='https://studioapi.azureml.net'
)
ds = ws.datasets['temp.csv']
frame = ds.to_dataframe()

当我做一个：

type(frame)

它显示：pandas.core.frame.DataFrame

但我希望它以CSV的形式出现。这样我就可以从头开始。因此，我使用：frame.to_csv('temp.csv')

有没有其他方法可以在azureml中使用pandas中上传的数据集？

Answer 1

您可以使用ds.read_as_text()访问文件的原始文本数据，而不是执行ds.to_dataframe()。当然，您必须自己解析文本文件：

• ds.to_dataframe()

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• ds.read_as_text()

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Answer 2

您可以使用“转换为CSV”模块并下载数据集。

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若要在Azure笔记本中使用，您可以在要使用的库中上载CSV。

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要在笔记本中访问，则可以引用该文件名来读取CSV。

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