在kedro管道中使用kedro.extras.datasets.pandas.SQLTableDataSet的块大小可以通过设置load_args
参数来实现。load_args
参数是一个字典,可以包含用于加载数据集的参数。其中,chunksize
参数用于指定每个数据块的大小。
以下是在kedro管道中使用kedro.extras.datasets.pandas.SQLTableDataSet的块大小的步骤:
pip install kedro kedro-extras
src
目录下的catalog.yml
文件中定义SQLTableDataSet数据集。示例如下:my_sql_dataset:
type: kedro.extras.datasets.pandas.SQLTableDataSet
filepath: path/to/sql_table.db
table_name: my_table
credentials: my_sql_credentials
load_args:
chunksize: 1000
在上述示例中,chunksize
被设置为1000,表示每次加载数据时将以1000行为单位进行分块。
src
目录下的Python脚本中使用定义的数据集。示例如下:from kedro.extras.datasets.pandas import SQLTableDataSet
def my_pipeline(my_sql_dataset: SQLTableDataSet):
# 加载数据集
data = my_sql_dataset.load()
# 对数据进行处理或分析
# ...
# 返回处理后的数据
return processed_data
在上述示例中,my_sql_dataset
参数是通过注入数据集来使用的。可以直接调用load()
方法加载数据集,Kedro会自动按照设置的块大小进行分块加载。
以上就是在kedro管道中使用kedro.extras.datasets.pandas.SQLTableDataSet的块大小的方法。对于kedro.extras.datasets.pandas.SQLTableDataSet的更多详细信息和其他参数设置,请参考腾讯云的相关文档:kedro.extras.datasets.pandas.SQLTableDataSet。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云