DatasetProfile 类

注意

这是一个试验性的类，随时可能更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。

DatasetProfile 收集数据流生成的数据上的摘要统计信息。

创建 DatasetProfile 对象。

继承

builtins.object

DatasetProfile

构造函数

DatasetProfile(saved_dataset_id, run_id, experiment_name, workspace, profile)

参数

名称	说明
saved_dataset_id 必需	str 计算配置文件的数据集的 ID。
run_id 必需	str 用于计算配置文件的试验的运行 ID。
experiment_name 必需	str 用于计算配置文件的已提交试验的名称。
workspace 必需	Workspace 配置文件运行所属的工作区。 有关工作区的详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.workspace.workspace。
profile 必需	<xref:azureml.dataprep.DataProfile> 来自 DataProfile 类型的最新配置文件运行的配置文件结果。
saved_dataset_id 必需	str 计算配置文件的数据集的 ID。
run_id 必需	str 用于计算配置文件的试验的运行 ID。
experiment_name 必需	str 用于计算配置文件的已提交试验的名称。
workspace 必需	Workspace 配置文件运行所属的工作区。 有关工作区的详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.workspace.workspace。
profile 必需	<xref:azureml.dataprep.DataProfile> 来自 DataProfile 类型的最新配置文件运行的配置文件结果。

方法

get_producing_run	注意 这是一个实验性的方法，可能会在任何时候更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。 返回生成此配置文件的运行类型的试验运行对象。
is_stale	注意 这是一个实验性的方法，可能会在任何时候更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。 返回布尔值以描述计算的配置文件是否过时。 如果在计算配置文件后基础数据发生更改，则认为该配置文件已过时。 如果无法检测到数据源更改，则会引发 TypeError。 如果在提交配置文件运行后更改了数据源，则该标志将为 True； 否则，配置文件匹配当前数据，并且标志将为 False。

get_producing_run

注意

这是一个实验性的方法，可能会在任何时候更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。

返回生成此配置文件的运行类型的试验运行对象。

get_producing_run()

返回

类型	说明
Run	为此配置文件运行提交的试验运行。 有关运行的详细信息，请参阅 https://docs.microsoft.com/en-us/python/api/azureml-core/azureml.core.run(class。

is_stale

注意

这是一个实验性的方法，可能会在任何时候更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。

返回布尔值以描述计算的配置文件是否过时。

如果在计算配置文件后基础数据发生更改，则认为该配置文件已过时。

• 如果无法检测到数据源更改，则会引发 TypeError。
• 如果在提交配置文件运行后更改了数据源，则该标志将为 True；
• 否则，配置文件匹配当前数据，并且标志将为 False。

is_stale()

返回

类型	说明
bool	用于描述计算的配置文件是否过时的布尔值。