결과물 열 메타데이터

Code Repositories 변환에서 출력 데이터셋의 열 설명과 열 유형 클래스를 읽고 쓸 수 있습니다.

Code Repositories 변환에서 열 설명 업데이트하기

TransformOutput의 write_dataframe() 함수에 선택적인 column_descriptions 인수를 제공함으로써 출력 데이터셋에 결과물 열 설명을 추가할 수 있습니다.

• 이 인수는 열 이름을 키로 하고 열 설명을 값으로 하는 dict이어야 합니다. 열 설명은 길이가 최대 800자로 제한됩니다.
• 코드는 제공된 dict의 키와 DataFrame에서 사용 가능한 열 이름의 교집합을 자동으로 계산하므로, 존재하지 않는 열에 설명을 넣으려고 시도하지 않습니다.

예시: Code Repositories 변환에서 열 설명 쓰기

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from transforms.api import transform, Input, Output

# 변환 함수 정의
@transform(
    my_output=Output("/my/output"), # 출력 경로 지정
    my_input=Input("/my/input"), # 입력 경로 지정
)
def my_compute_function(my_input, my_output): # 계산 함수 정의
    my_output.write_dataframe(
        my_input.dataframe(), # 입력 데이터프레임 사용
        column_descriptions={
            "col_1": "col 1 설명" # 컬럼 설명 추가
        }
    )

열 유형 클래스

column_typeclasses 속성은 열 이름을 해당 열 유형 클래스에 매핑하는 구조화된 Dict<str, List<Dict<str, str>>>을 반환합니다.

• List의 각 유형 클래스는 Dict[str, str] 오브젝트입니다.
  • 이 Dict 오브젝트는 "name" 과 "kind" 키만 사용해야 합니다. 이 키들 각각은 사용자가 원하는 해당 문자열에 매핑됩니다.

예를 들어 column_typeclasses 값은 {"my_column": [{"name": "my_typeclass_name", "kind": "my_typeclass_kind"}]}가 될 수 있습니다.

예시: Code Repositories 변환에서 열 설명 및 유형 클래스 읽기 및 쓰기

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from transforms.api import transform, Input, Output

# @transform 데코레이터를 사용하여 입력 및 출력 데이터셋을 지정합니다.
@transform(
    my_output=Output("ri.foundry.main.dataset.my-output-dataset"),  # 출력 데이터셋 경로
    my_input=Input("ri.foundry.main.dataset.my-input-dataset"),  # 입력 데이터셋 경로
)
def my_compute_function(my_input, my_output):  # 계산 함수를 정의합니다.
    recent = my_input.dataframe().limit(10)  # 입력 데이터셋에서 최근 10개의 데이터를 가져옵니다.

    # 기존의 열 유형 클래스와 열 설명을 가져옵니다.
    existing_typeclasses = my_input.column_typeclasses
    existing_descriptions = my_input.column_descriptions

    # 결과 데이터프레임을 출력 데이터셋에 씁니다.
    # 이때, 기존의 열 유형 클래스와 열 설명을 사용합니다.
    my_output.write_dataframe(
        recent,
        column_descriptions=existing_descriptions,
        column_typeclasses=existing_typeclasses
    )