ファンクションの作成 : DataFrame

ファンクションの作成 : DataFrame PRODUCT     AVGIDEA, INC. 

DataFrame ファンクションは、CSVファイルの内容を Pandas DataFrame として受け取ることができます。この関数は、query、load、save 関数と組み合わせて、外部データベースへのデータの読み込みや保存に使用すると便利です。


DataFrame ファンクションの作成

1.  ADP コンソールにログインし、「Function」-> 「エディタ」メニューを選択します。


2. ファンクションの詳細を入力します。

Name: ファンクションの名称

Description: ファンクションの説明

Function Type: DataFrame

3. (オプション)ファイルの添付ボタンをクリックし、ファンクションに Python のカスタム パッケージを Zip ファイルとして添付することが可能です。

* パッケージ内に AI モデルを含めて、ファンクション内からロードすることも可能です。


4. テキストエリアに任意のPythonプログラムを入力します。

左のサンプルは、mlxtendを使ってアソシエーション分析を実行し、出力された Pandas DataFrame を定義済みの Google Bigquery DataSource に保存するコードを示しています。


5. 「SAVE」ボタンをクリックして保存します。


利用可能な関数とオブジェクト

下記に DataFrame ファンクション内で、利用可能な関数とオブジェクトを記載します。

path : カスタムパッケージが配置されているディレクトリ

adpy.out(string) : 出力ファイルへの出力関数

adpy.log(string) : 関数を実行ログに出力する

adpy.upload(string) : ローカルにあるファイルをストレージにアップロードする関数

adpy.query(datasource string, querystr string) : DataSource で定義されたデータベースに対してクエリーの実行を行います。結果セットは Pandas DataFrame として返されます。

adpy.save(datasource string, df DataFrame) : 指定した DataSource に DataFrame を保存する関数です。