pandas 如何为Synthetic Data Vault(SDV)库准备输入格式表和元数据中的数据

esbemjvw 于 2023-02-27 发布在其他

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我想使用Synthetic Data Vault（SDV）库的合成数据生成方法（参考https://sdv.dev/SDV/index.html），但我不能。我认为我的问题是如何以方法". fit（）"所需的输入格式准备数据。
演示代码如下所示：

from sdv import SDV, load_demo

metadata, tables = load_demo(metadata=True)

SDV().fit(metadata, tables)

sampled = sdv.sample_all()

对象"元数据"为：

type(metadata) = <class 'sdv.metadata.dataset.Metadata'>

并且对象"表"是3个 Dataframe 的字典：

type(tables) = <class 'dict'>
type(tables['users']) = <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

我的案例研究从Pandas Dataframe 开始：

df_input = pd.read_csv("file.csv")

所以我可以将"table"对象示例化为一个dict：

table_input={'input':df_input}

但我不确定如何示例化"元数据"对象。我尝试过：

from sdv  import Table  
metadata_input=Table(name='input',
                     field_names =df_input.columns.tolist(),
                     field_types = {'ID':'int64',
                                    'Type':'object',
                                    'Air temperature [K]':'float64',
                                    'Rotational speed [rpm]':'int64',
                                    },
                     primary_key = 'ID')

但这并不管用

sdv.fit(metadata=metadata_input, 
          tables= table_input)

错误为：

TypeError: 'Table' object is not subscriptable

最后，我应该如何创建元数据对象？

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74026758/how-to-prepare-data-in-the-input-format-table-and-metadata-for-the-synthetic-dat

2条答案

按热度按时间

uhry853o1#

自述文件中的SDV案例是为multi-table数据集设计的。为了使用single-table案例（这将是您的案例），您可以使用GaussianCopula模型并跳过当前正在执行的一些步骤。
以下是使用 Dataframe 的示例：

import pandas as pd
from sdv.tabular import GaussianCopula

df_input = pd.read_csv('file.csv')

model = GaussianCopula()
model.fit(df_input)
synthetic_data = model.sample(100) # sample 100 new rows

有关高级用法，请参阅文档：https://sdv.dev/SDV/user_guides/single_table/gaussian_copula.html

赞(0）回复(0）举报 2023-02-19

dbf7pr2w2#

我在使用sdmetrics创建质量报告时遇到过类似的问题，我通过将Table对象转换为dict来解决。

sdv.fit(metadata=metadata_input.to_dict(), tables= table_input)

顺便说一句，你可以通过这种方式从 Dataframe 中推断出元数据：

from sdv import Table
metadata_input=Table()
metadata_input.fit(table_input)

赞(0）回复(0）举报 2023-02-27

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