ベクトルの要素数とrange リスト DataFrame (tibble) Matrix 関数 いろいろな処理と込み入った話題 文字列処理 強制型変換 等差数列 集合演算 日時と時刻 クラス 参照渡しと copy-on-modify デフォルト値 Assertionで実行を止める コマンドライン引数を解析する CSVファイル...
Python コピー from azureml.core import Dataset dataset = Dataset.Tabular.from_delimited_files(path = [(datastore, 'train-dataset/tabular/iris.csv')]) dataset.take(3).to_pandas_dataframe() 次の例では、複数のファイル URL を参照する FileDataset を作成する方法を示します。Python コピー ...
mark.usefixtures('tmpdir') class TestUseFixtures: def test_one(self): with open('hoge.csv', 'w') as f: f.write('Hello, world!') def test_two(self): with pytest.raises(FileNotFoundError): open('hoge.csv', 'r') $ pytest -q test_usefixtures_class.py .. [100%] 2 passed in...
Python オブジェクトには、セル内の追加情報が含まれています。 追加情報を表示するには、カード アイコンを選択してカードを開きます。 カードに表示される情報はオブジェクトのプレビューであり、ラージ オブジェクトを処理するときに便利です。
次の例に示すように、mltable Python SDKを使用して MLTable を作成できます。 Python importmltable paths = [ {'file':'./train_data/bank_marketing_train_data.csv'} ] train_table = mltable.from_delimited_files(paths) train_table.save('./train_data') ...
Amazon Detective は、 GitHub リポジトリ にオープンソースの Python スクリプトのセットを提供しますamazon-detective-multiaccount-scripts。スクリプトには Python 3 が必要です。 これらを使用して、次のタスクを実行できます。 リージョン全体で管理者アカウントのために Detective を有効にしま...
ドメイン内のユーザープロファイルを表示する ユーザープロファイルの詳細の表示 IAM ドメイン内の Identity Center グループ グループとユーザーの表示 ユーザーとグループの追加 グループの削除 スペースと実行ロールを理解する ドメイン内の SageMaker リソースを表示する ドメイン内の Sa...
ループ処理を用いて、フィールド「Machine Type」の機種ごとにファイルを分割しCSV形式で保存してください。これまでの詰将棋で例えると、千日手とも言えるループ処理をできるだけマウス(GUI)で操作して、スクリプト記述は最低限にしてみてください。
Python 用の ibm-watson-studio-lib ライブラリーは、 Watson Studioの資産へのアクセスを提供します。 これは、プロジェクト内のノートブック、またはデプロイメント・スペースにプロモートされたノートブックで使用できます。 ibm-watson-studio-lib は、データ資産と接続の操作、および他の...
加えて、内部でデータフレームをコピーする際の無駄が大きいです(冒頭のツイートと似た話ですね)。↩ クエリに対して.show_graph(optimized=True)を呼ぶことで実行グラフを可視化できます。何がどうなって速くなっているかはこちらの記事などが参考になりそうです。その1 →https://pola-rs...