DatasetProfile 类
注释
这是一个实验类，随时可能会更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。
DatasetProfile 收集有关数据流生成的数据的摘要统计信息。
创建 DatasetProfile 对象。
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
|
计算配置文件的数据集的 ID。 |
|
run_id
必需
|
用于计算配置文件的试验的运行 ID。 |
|
experiment_name
必需
|
用于计算配置文件的提交试验的名称。 |
|
workspace
必需
|
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>
DataProfile 类型的最新配置文件运行的结果。 |
|
saved_dataset_id
必需
|
计算配置文件的数据集的 ID。 |
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run_id
必需
|
用于计算配置文件的试验的运行 ID。 |
|
experiment_name
必需
|
用于计算配置文件的提交试验的名称。 |
|
workspace
必需
|
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>
DataProfile 类型的最新配置文件运行的结果。 |
方法
| get_producing_run |
注释 这是一种实验性方法，随时可能更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。 返回生成此配置文件的 Run 类型的试验 Run 对象。 |
| is_stale |
注释 这是一种实验性方法，随时可能更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。 返回布尔值，用于描述计算配置文件是否过时。 如果计算配置文件后基础数据发生更改，则配置文件被视为过时。
|
get_producing_run
注释
这是一种实验性方法，随时可能更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。
返回生成此配置文件的 Run 类型的试验 Run 对象。
get_producing_run()返回
| 类型 | 说明 |
|---|---|
|
此配置文件运行的提交试验运行。 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
注释
这是一种实验性方法，随时可能更改。 有关详细信息，请参阅 https://aka.ms/azuremlexperimental。
返回布尔值，用于描述计算配置文件是否过时。
如果计算配置文件后基础数据发生更改，则配置文件被视为过时。
- 如果无法检测到数据源更改，将引发 TypeError。
- 如果在提交配置文件运行后更改了数据源，则标志将为 True;
- 否则，配置文件与当前数据匹配，标志将为 False。
is_stale()返回
| 类型 | 说明 |
|---|---|
|
用于描述计算配置文件是否过时的布尔值。 |