TripleToCsv
功能介绍
将数据格式从 Triple 转成 Csv
参数说明
名称 |
中文名称 |
描述 |
类型 |
是否必须? |
默认值 |
handleInvalid |
解析异常处理策略 |
解析异常处理策略 |
String |
|
“ERROR” |
tripleColumnCol |
三元组结构中列信息的列名 |
三元组结构中列信息的列名 |
String |
✓ |
|
tripleValueCol |
三元组结构中数据信息的列名 |
三元组结构中数据信息的列名 |
String |
✓ |
|
reservedCols |
算法保留列名 |
算法保留列 |
String[] |
|
null |
csvCol |
CSV列名 |
CSV列的列名 |
String |
✓ |
|
schemaStr |
Schema |
Schema。格式为”colname coltype[, colname2, coltype2[, …]]”,例如”f0 string, f1 bigint, f2 double” |
String |
✓ |
|
csvFieldDelimiter |
字段分隔符 |
字段分隔符 |
String |
|
“,” |
quoteChar |
引号字符 |
引号字符 |
Character |
|
“\”” |
tripleRowCol |
三元组结构中行信息的列名 |
三元组结构中行信息的列名 |
String |
|
脚本示例
脚本代码
import numpy as np
import pandas as pd
data = np.array([[1,'f1',1.0],[1,'f2',2.0],[2,'f1',4.0],[2,'f2',8.0]])
df = pd.DataFrame({"row":data[:,0], "col":data[:,1], "val":data[:,2]})
data = dataframeToOperator(df, schemaStr="row double, col string, val double",op_type="batch")
op = TripleToCsvBatchOp()\
.setTripleRowCol("row").setTripleColCol("col").setTripleValCol("val")\
.setReservedCols(["row"]).setCsvCol("csv").setSchemaStr("f1 string, f2 string")\
.linkFrom(data)
op.print()
脚本运行结果
row |
csv |
1 |
1.0,2.0 |
2 |
4.0,8.0 |