O conjunto de dados Diabetes tem 442 amostras com 10 funcionalidades, o que faz com que seja ideal para começar a trabalhar com algoritmos de aprendizagem automática. É um dos conjuntos de dados de brinquedos Scikit Learn mais populares.
A Microsoft fornece os Conjuntos de Dados Abertos do Azure "no estado em que se encontram". A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, garantias ou condições em relação ao seu uso dos conjuntos de dados. Na medida permitida pela legislação local, a Microsoft se isenta de qualquer responsabilidade por quaisquer danos ou perdas, incluindo diretos, consequenciais, especiais, indiretos, incidentais ou punitivos, resultantes do uso dos conjuntos de dados por parte do cliente.
Este conjunto de dados é disponibilizado de acordo com os termos originais em que a Microsoft recebeu os dados de origem. O conjunto de dados pode incluir dados obtidos junto da Microsoft.
Colunas
Name
Tipo de dados
Exclusivo
Values (sample)
IDADE
bigint
58
53 60
BMI
duplo
163
24.1 23.5
BP
duplo
100
93.0 83.0
S1
bigint
141
162 184
S2
duplo
302
125.8 114.8
S3
duplo
63
46.0 38.0
S4
duplo
66
3.0 4.0
S5
duplo
184
4.4427 4.3041
S6
bigint
56
92 96
SEX
bigint
2
1 2
Y
bigint
214
72 200
Pré-visualizar
IDADE
SEX
BMI
BP
S1
S2
S3
S4
S5
S6
Y
59
2
32.1
101
157
93.2
38
4
4.8598
87
151
48
1
21.6
87
183
103.2
70
3
3.8918
69
75
72
2
30,5
93
156
93.6
41
4
4.6728
85
141
24
1
25,3
84
198
131.4
40
5
4.8903
89
206
50
1
23
101
192
125.4
52
4
4.2905
80
135
23
1
22.6
89
139
64.8
61
2
4.1897
68
97
36
2
22
90
160
99,6
50
3
3.9512
82
138
66
2
26,2
114
255
185
56
4.55
4.2485
92
63
60
2
32.1
83
179
119.4
42
4
4.4773
94
110
29
1
30
85
180
93,4
43
4
5.3845
88
310
Acesso a dados
Use os exemplos de código a seguir para acessar esse conjunto de dados no Azure Notebooks, Azure Databricks ou Azure Synapse.
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import Diabetes
diabetes = Diabetes.get_tabular_dataset()
diabetes_df = diabetes.to_pandas_dataframe()
diabetes_df.info()
# Pip install packages
import os, sys
!{sys.executable} -m pip install azure-storage-blob
!{sys.executable} -m pip install pyarrow
!{sys.executable} -m pip install pandas
# Azure storage access info
azure_storage_account_name = "azureopendatastorage"
azure_storage_sas_token = r""
container_name = "mlsamples"
folder_name = "diabetes"
from azure.storage.blob import BlockBlobServicefrom azure.storage.blob import BlobServiceClient, BlobClient, ContainerClient
if azure_storage_account_name is None or azure_storage_sas_token is None:
raise Exception(
"Provide your specific name and key for your Azure Storage account--see the Prerequisites section earlier.")
print('Looking for the first parquet under the folder ' +
folder_name + ' in container "' + container_name + '"...')
container_url = f"https://{azure_storage_account_name}.blob.core.windows.net/"
blob_service_client = BlobServiceClient(
container_url, azure_storage_sas_token if azure_storage_sas_token else None)
container_client = blob_service_client.get_container_client(container_name)
blobs = container_client.list_blobs(folder_name)
sorted_blobs = sorted(list(blobs), key=lambda e: e.name, reverse=True)
targetBlobName = ''
for blob in sorted_blobs:
if blob.name.startswith(folder_name) and blob.name.endswith('.parquet'):
targetBlobName = blob.name
break
print('Target blob to download: ' + targetBlobName)
_, filename = os.path.split(targetBlobName)
blob_client = container_client.get_blob_client(targetBlobName)
with open(filename, 'wb') as local_file:
blob_client.download_blob().download_to_stream(local_file)
# Read the parquet file into Pandas data frame
import pandas as pd
print('Reading the parquet file into Pandas data frame')
df = pd.read_parquet(filename)
# you can add your filter at below
print('Loaded as a Pandas data frame: ')
df
Amostra não disponível para esta combinação de plataforma/pacote.
# This is a package in preview.
from azureml.opendatasets import Diabetes
diabetes = Diabetes.get_tabular_dataset()
diabetes_df = diabetes.to_spark_dataframe()
display(diabetes_df.limit(5))
Amostra não disponível para esta combinação de plataforma/pacote.
# Azure storage access info
blob_account_name = "azureopendatastorage"
blob_container_name = "mlsamples"
blob_relative_path = "diabetes"
blob_sas_token = r""
# Allow SPARK to read from Blob remotely
wasbs_path = 'wasbs://%s@%s.blob.core.windows.net/%s' % (blob_container_name, blob_account_name, blob_relative_path)
spark.conf.set(
'fs.azure.sas.%s.%s.blob.core.windows.net' % (blob_container_name, blob_account_name),
blob_sas_token)
print('Remote blob path: ' + wasbs_path)
# SPARK read parquet, note that it won't load any data yet by now
df = spark.read.parquet(wasbs_path)
print('Register the DataFrame as a SQL temporary view: source')
df.createOrReplaceTempView('source')
# Display top 10 rows
print('Displaying top 10 rows: ')
display(spark.sql('SELECT * FROM source LIMIT 10'))