mltable 1.6.1

# mltable：机器学习表格数据工具包 MLTable 是一个 Python 包，它提供了快速、灵活的数据加载功能，旨在使访问“表格”数据变得简单直观。MLTable 将帮助您抽象表格数据的模式定义，使其更容易将表转换为 Pandas dataframe。MlTable 可以用于从云对象存储或本地磁盘中的分隔文本文件、parquet 文件、delta lake 和 json-lines 文件加载数据。

## 主要功能

以下是 mltable 做得很好的一些事情

• 大型数据上的灵活 采样和过滤 功能

• 强大的 IO 工具，可从 平面 文件（CSV 和分隔符）、parquet 文件、delta lake 和 json-lines 文件加载数据

• 捕获和定义平面文件中包含的 模式

• 快速将数据转换为Pandas DataFrame

## 入门

您可以通过pip安装MLTable包。 `bash pip install mltable `

请注意，MLTable包已在AzureML计算实例上预先安装。

## 文档

官方文档托管在[使用表](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-mltable?view=azureml-api-2&tabs=cli)。

MLTable工件元数据文件名为MLTable，遵循[AzureML MLTable模式](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/reference-yaml-mltable)。

# 版本历史

## 1.6.1 (2024-01-24) ### 新增功能 - 添加了授权支持 - MLTable.save() 错误修复

## 1.5.0 (2023-08-14) ### 新增功能 - MLTable.save() 支持 cloud storage。更多详情请参阅[这里](https://learn.microsoft.com/en-us/azure/machine-learning/how-to-mltable?view=azureml-api-2&tabs=cli)。 - from_delta_lake 默认支持拉取最新版本

### 修复了错误 - 修复 support_multi_line 对 MLTable.from_delimited_files 的问题

## 1.4.1 (2023-06-19) ### 修复了错误 - 降级加密库依赖，允许版本大于41.*.*

## 1.4.0 (2023-05-31) ### 新增功能 - 更新运行时依赖项 - 改进错误处理和参数验证

## 1.3.0 (2023-04-07) ### 新增功能 - bugfix (用户错误映射，mltable 保存/加载往返)

## 1.2.0 (2023-02-22)

### 新增功能 - bugfix (mltable 保存/加载，验证模式)

## 1.1.0 (2023-01-26)

### 新增功能 - bugfix (修复模式，flake8 错误) - 改进日志和异常消息

## 1.0.0 (2022-12-05)

### 新增功能 - 工厂 API (from_delta_lake) - 编写 API (convert_column_types, save, skip 等)

## 0.1.0b4 (2022-10-05)

### 新增功能 - 工厂 API (from_paths, from_delimited_files, from_parquet_files, from_json_lines_files)。 - 编写 API (keep_columns, drop_columns, take_random_sample, take 等)。 - 支持 mltable 从数据资产 URI 加载

## 0.1.0b3 (2022-06-30)

## 0.1.0b2 (2022-05-23)

## 0.1.0b1 (2022-05-17)

### 新增功能 - 初始公开预览版，用于加载到 pandas dataframe