tabulardataset 读取本地文件
时间: 2023-07-18 14:17:21 浏览: 63
好的,可以使用 Python 的 pandas 库中的 TabularDataset 类来读取本地文件。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
from azureml.core.dataset import Dataset
# 读取本地 CSV 文件
file_path = "./data.csv"
df = pd.read_csv(file_path)
# 将 pandas 数据框转换为 TabularDataset
dataset = Dataset.Tabular.from_pandas_dataframe(df)
# 输出前几行数据
print(dataset.take(5).to_pandas_dataframe())
```
其中,`file_path` 变量存储了本地文件的路径,`pd.read_csv` 函数用于读取 CSV 文件并将其转换为 pandas 数据框。接着使用 `Dataset.Tabular.from_pandas_dataframe` 方法将 pandas 数据框转换为 TabularDataset 对象。最后,使用 `dataset.take(5).to_pandas_dataframe()` 方法可以输出前 5 行数据。需要注意的是,此示例代码需要在 Azure Machine Learning 工作区中运行。
相关问题
TabularDataset读取本地文件的格式
TabularDataset 读取本地文件的格式可以是 CSV、TSV、Parquet 或者 JSON 等格式。以下是一些示例代码:
- 读取 CSV 文件:
```python
from azureml.core.dataset import Dataset
local_path = './data.csv'
dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(local_path)
```
- 读取 TSV 文件:
```python
from azureml.core.dataset import Dataset
local_path = './data.tsv'
dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(local_path, separator='\t')
```
- 读取 Parquet 文件:
```python
from azureml.core.dataset import Dataset
local_path = './data.parquet'
dataset = Dataset.Tabular.from_parquet_files(local_path)
```
- 读取 JSON 文件:
```python
from azureml.core.dataset import Dataset
local_path = './data.json'
dataset = Dataset.Tabular.from_json_lines_files(local_path)
```
需要注意的是,在读取文件时,需要确保文件路径正确,并且文件格式与读取方法匹配。
易语言 读写本地文件
易语言是一种程序设计语言,它可以用来读写本地文件。
要读取本地文件,你需要使用易语言提供的文件读取函数。例如,你可以使用 FileRead 函数来读取文件内容。
语法:
FileRead(文件名, 返回值)
例如:
FileRead("C:\test.txt", str)
这将读取 C 盘下名为 test.txt 的文件,并把文件内容赋值给变量 str。
要写入本地文件,你可以使用 FileWrite 函数。
语法:
FileWrite(文件名, 内容)
例如:
FileWrite("C:\test.txt", "Hello, world!")
这将在 C 盘下名为 test.txt 的文件中写入 "Hello, world!" 字符串。
注意:在使用这些函数之前,你需要确保文件已经存在,并且你有足够的权限对文件进行读写操作。