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APIリファレンス ↗
データ接続と統合Python高度な使い方出力列のメタデータ

注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。AIPを利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。

出力列のメタデータ

Python トランスフォームでは、データとともに列のメタデータを出力に書き込めます。

Code Repositories のトランスフォームで列の説明を更新する

TransformOutput の write_dataframe() 関数に任意の引数 column_descriptions を指定すると、出力データセットに列の説明を追加できます。

  • この引数は、列名をキー、列の説明を値とする dict ↗ にする必要があります。列の説明の長さは800文字までです。
  • コードは、DataFrame ↗ で利用可能な列名と指定された dict のキーの積集合を自動的に計算するため、存在しない列には説明が追加されません。
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from transforms.api import transform, Input, Output


@transform.using(
    my_output=Output("/my/output"),
    my_input=Input("/my/input"),
)
def my_compute_function(my_input, my_output):
    my_output.write_table(
        my_input.polars(),
        column_descriptions={
            "col_1": "col 1 description"
        }
    )
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from transforms.api import transform, Input, Output


@transform.using(
    my_output=Output("/my/output"),
    my_input=Input("/my/input"),
)
def my_compute_function(ctx, my_input, my_output):
    conn = ctx.duckdb().conn
    query = conn.sql("SELECT * FROM my_input")
    my_output.write_table(
        query,
        column_descriptions={
            "col_1": "col 1 description"
        }
    )
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from transforms.api import transform, Input, Output


@transform.using(
    my_output=Output("/my/output"),
    my_input=Input("/my/input"),
)
def my_compute_function(my_input, my_output):
    my_output.write_table(
        my_input.pandas(),
        column_descriptions={
            "col_1": "col 1 description"
        }
    )