Embedded Files
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
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
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。
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