如何使用azureml上传的数据集到pandas进行分析？

Question

我已经通过microsoft将数据集上传到AzureMl。现在问题是我想在笔记本中使用该数据集（.csv）（也由azureml提供）。但我无法找到办法。 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()

当我做的时候：

type(frame)

它显示：pandas.core.frame.DataFrame

但我希望它以CSV的形式出现。所以我从头开始。所以，我用： frame.to_csv('temp.csv')

有没有其他方法可以在azureml中的pandas中使用上传的数据集？

Answer 1

您可以使用“转换为CSV”模块并下载数据集。

要在Azure笔记本中使用，您要在要使用的库中上传CSV。

要在笔记本中访问，您可以引用文件名以读取CSV。

Answer 2

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

• ds.to_dataframe()：
  
• ds.read_as_text()：