在 Azure ML 上的 jupyter notebook 中加载 csv 并设置参数答案

【问题标题】：load csv and set parameters in jupyter notebook on Azure ML在 Azure ML 上的 jupyter notebook 中加载 csv 并设置参数
【发布时间】：2017-12-01 16:07:13
【问题描述】：

我正在使用 Python 3.4 Jupyter 笔记本在 Azure ML 中加载数据集，该数据集作为 Azure ML 项目环境中的数据集存储在云中。但是使用 Azure ML 创建的默认模板，由于混合数据类型错误，我无法加载数据。

from azureml import Workspace
import pandas as pd

ws = Workspace()
ds = ws.datasets['rossmann-train.csv']
df = ds.to_dataframe()

/home/nbuser/anaconda3_23/lib/python3.4/site-packages/IPython/kernel/main.py:6：DtypeWarning：列 (7) 具有混合类型。在导入时指定 dtype 选项或设置 low_memory=False。

在我的本地环境中，我只是按如下方式导入数据集：

df = pd.read_csv('train.csv',low_memory=False)

但我不确定如何使用 ds 对象在 azure 中执行此操作。

df = pd.read_csv(ds)

和

pd.DataFrame.from_csv(ds)

提出错误：

OSError: Expected file path name or file-like object, got type

*编辑：ds 对象的更多信息：

In  [1]: type(ds)
Out [1]: azureml.SourceDataset
In  [2]: print (ds)
Out [2]: rossmann-train.csv

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas jupyter-notebook azure-machine-learning-studio

【解决方案1】：

首先，根据您的问题，我不确定ds 对象是什么。但我很确定它不是 csv 文件，因为如果是，你会自己处理它，你不会有这个问题。

现在，我不确定pandas是否有处理Azure的原生方式，但是这块documentation表示首先你必须使用他们的包从Azure下载数据，并将其保存到本地文件系统。

但为此，他们假设您下载的数据已经采用csv 格式。如果没有，请使用适当的阅读器（或手动解析）将pandas.DataFrame 的数据制成表格。

【讨论】：

我认为 ds 对象是由我导入的 azureml python 库创建的。我在上面的问题中添加了更多关于 ds 对象的细节。请注意，我正在阅读的数据集在云中，它存储在我的 Azure ML 工作室中的“数据集”部分。该文件绝对是 CSV。

【解决方案2】：

根据 azureml 库上的 docs，一种解决方法是将文件作为文本导入，然后将其解析为 csv，但这似乎没有必要，因为数据已被识别为 csv 结构。

text_data = ds.read_as_text()

【讨论】：