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Pandas DataFrame

 import pandas as pd
from obsei . source . pandas_source import PandasSource , PandasSourceConfig

# Initialize your Pandas DataFrame from your sources like csv, excel, sql etc
# In following example we are reading csv which have two columns title and text
csv_file = "https://raw.githubusercontent.com/deepset-ai/haystack/master/tutorials/small_generator_dataset.csv"
dataframe = pd . read_csv ( csv_file )

# initialize pandas sink config
sink_config = PandasSourceConfig (
   dataframe = dataframe ,
   include_columns = [ "score" ],
   text_columns = [ "name" , "degree" ],
)

# initialize pandas sink
sink = PandasSource ()

步驟2：配置分析器

注意：要在離線模式下運行變壓器，請檢查變形金剛離線模式。

一些分析儀支持GPU並利用Pass設備參數。設備參數的可能值列表（默認值自動）：

自動：GPU（CUDA：0）如果可用，否則將使用CPU
CPU ：CPU將使用
CUDA：{id} - GPU將與提供的CUDA設備ID一起使用

鬆弛 from obsei . sink . slack_sink import SlackSink , SlackSinkConfig # initialize slack sink config sink_config = SlackSinkConfig ( # Provide slack bot/app token # For more detail refer https://slack.com/intl/en-de/help/articles/215770388-Create-and-regenerate-API-tokens slack_token = "<Slack_app_token>" , # To get channel id refer https://stackoverflow.com/questions/40940327/what-is-the-simplest-way-to-find-a-slack-team-id-and-a-channel-id channel_id = "C01LRS6CT9Q" ) # initialize slack sink sink = SlackSink ()
Pandas DataFrame from pandas import DataFrame from obsei . sink . pandas_sink import PandasSink , PandasSinkConfig # initialize pandas sink config sink_config = PandasSinkConfig ( dataframe = DataFrame () ) # initialize pandas sink sink = PandasSink ()

2	觀察Google Play商店的應用程序評論，通過各種文本清潔功能進行預處理文本，通過執行文本分類來分析它們，告知他們到Pandas DataFrame，並將結果CSV存儲到Google Drive
	PlayStore評論→預處理→分類→PANDAS DataFrame→Google Drive中的CSV
3	觀察Apple App Store的應用程序評論，通過各種文本清潔功能進行預處理文本，通過執行文本分類來分析它們，告知它們到Pandas DataFrame，並將結果CSV存儲到Google Drive
	AppStore評論→預處理→分類→PANDAS DataFrame→Google Drive中的CSV
4	觀察Google新聞的新聞文章，通過各種文本清潔功能進行預處理文本，通過執行文本分類分析，同時將文本分類分為小塊，然後使用給定公式計算最終推斷
	Google新聞→文本清潔器→文本分離器→分類→推理聚合器