(1)保存为 json 文件 fromdatasetsimportDataset ds= Dataset.from_dict({'name': ['Jason','Jerry'],'age': [18, 19]}) ds.to_json('./data.json')###./data.json 文件内容{"name":"Jason","age":18} {"name":"Jerry","age":19} (2)保存为 csv 文件 fromdatasetsimportDataset ds= Data...
1.2.2 JSON from datasets import load_dataset dataset = load_dataset('json', data_files='my_file.json') JSON 文件可以有多种格式,但我们认为最有效的格式是拥有多个 JSON 对象;每行代表一个单独的数据行。例如: {"a": 1, "b": 2.0, "c": "foo", "d": false} {"a": 4, "b": -5.5...
它可以是单个文件路径,文件路径列表或者是字典(键为split名称,值为数据文件路径),也可以使用glob库来匹配满足指定格式的数据文件(例如使用data_files="*.json",可以一次性加载本地路径上的所有json后缀名文件),具体可以参考链接documentation。 Datasets库的加载脚本包含解压缩文件功能,因此可以在data_files中直接将...
下载的数据集将默认保存在~/.cache/huggingface/datasets目录下。而且下载数据集的时候很容易超时,需要我们多次尝试执行,或者报错信息会给你访问不了的网址,我们可以去打开网页尝试是否可以不用梯子下载下来,如果可以,我们在使用代码去尝试下载,因为主动下载下来的只是数据,没有匹配datasets库的格式。 由datasets库下载的数...
保存和加载 from datasets import load_from_disk dataset = load_dataset(path='seamew/ChnSentiCorp', split='train') # 保存和加载 dataset.save_to_disk("./") dataset = load_from_disk("./") dataset # 导出为其他格式 # dataset.to_csv('./datasets.csv') # dataset.to_json('./datasets....
保存 python 1 2 3 4 5 6 7 8 fromdatasetsimportload_from_disk encoded_dataset.save_to_disk("path/of/my/dataset/directory") # 从本地load上来 reloaded_dataset = load_from_disk("path/of/my/dataset/directory") encoded_dataset.to_csv("path/of/my/dataset.csv") dataset.to_json() ...
数据集与Pandas互转：HuggingFace提供了将数据集输出为DataFrame的功能，便于与Pandas库进行集成，实现数据转换与处理的高效性。数据集拆分与保存：介绍如何从训练数据集中拆分出验证集，以及数据集的保存格式，包括Arrow、CSV或JSON等。超大数据集读取：面对几百GB甚至更大的数据集时，如何高效读取，这里以...
HuggingFace为NLP任务提供了维护了一系列开源库的应用和实现，虽然效率不是最高的，但是它为我们入门和...
1、data_files = ["1.json", "2.json", "3.json"] 2、dataset = load_dataset('json', data_files=data_files) Expected behavior Read the dataset normally. Environment info datasets version: 2.12.0 Platform: Linux-4.15.0-29-generic-x86_64-with-debian-buster-sid Python version: 3.7.16 Hu...