サンプルコードのコメントを解除した後、/path/to/input/dataset および /path/to/out/dataset を、それぞれユーザーの入力データセットと出力データセットへの完全なパスに置き換えることができます。データ変換が複数のデータセットに依存する場合、追加の入力データセットを提供できます。また、my_compute_function を更新して、入力データセットを出力データセットに変換するコードを含める必要があります。また、単一のPythonファイルは、複数の出力データセットの作成をサポートします。

サンプルコードは、DataFrame transform decorator を使用していることに注意してください。代わりに、以下を使用することもできます：

• transform decorator - データセットではなく、ファイルへのアクセスに依存するデータ変換を書いている場合は、このデコレーターを使用すべきです、または
• Pandas transform decorator - Pandasライブラリのみを使用し、入力データがメモリに収まる場合は、このデコレーターを使用すべきです。

Transformオブジェクトの作成に関する詳細情報（これは、ユーザーの入力および出力データセットと変換ロジックを記述します）は、Transformsの説明セクションを参照してください。

meta.yaml

condaビルドレシピは、conda ↗ パッケージをビルドするために必要なすべてのメタデータとスクリプトを含むディレクトリです。ビルドレシピのファイルの1つは meta.yaml で、このファイルにはすべてのメタデータが含まれています。このファイルの構造についての詳細情報は、meta.yamlファイルに関するcondaドキュメンテーション ↗を参照してください。 ここにデフォルトの conda_recipe/meta.yaml ファイルがあります：

注意：

• オペレータの後にスペースを入れないでください。たとえば、scipy <= 1.4.0 は CI チェックに失敗します。
• Foundry では、バージョンに対するオペレータ >= はまだサポートされていません。

pip で管理される依存関係の使用

ユーザーの変換が Conda ではなく、pip ↗ を使用してインストールされた場合に利用可能な特定のライブラリが必要な場合は、追加の pip セクションでそれらを宣言できます。依存関係は、ユーザーの Conda 環境の上にインストールされます。以下は、pip 依存関係を追加する例です：