En esta página se describe cómo borrar y obtener información de tus conjuntos de datos.
Para obtener información sobre cómo crear un conjunto de datos y cómo importar datos, consulta la página acerca de cómo crear conjuntos de datos y cómo importar datos.
Antes de comenzar
Antes de poder usar AutoML Tables, debes configurar tu proyecto como se describe en la página sobre qué hacer antes de comenzar.
Haz una lista de los conjuntos de datos
Un proyecto puede incluir numerosos conjuntos de datos. En esta sección, se describe cómo recuperar una lista de los conjuntos de datos disponibles para un proyecto.
Console
Para ver una lista de los conjuntos de datos disponibles con la IU de AutoML Tables, haz clic en el vínculo Conjuntos de datos en la parte superior del menú de navegación a la izquierda y selecciona Región.
REST
Para enumerar tus conjuntos de datos, usa el método datasets.list.
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
para la ubicación global yeu-automl.googleapis.com
para la región de la UE. - project-id: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud.
- location: la ubicación del recurso:
us-central1
para la global oeu
para la Unión Europea
HTTP method and URL:
GET https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el siguiente comando:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
"https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets"
PowerShell
Ejecuta el siguiente comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets" | Select-Object -Expand Content
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{ "name": "projects/29434381/locations/us-central1/datasets/TBL75559", "displayName": "test_dataset", "createTime": "2019-03-21T00:50:20.660378Z", "updateTime": "2019-08-23T19:32:52.025469Z", "etag": "AB3BwFoV4USmhM3pT8c6Y5AIA6n51dAmSuObc=", "exampleCount": 94356, "tablesDatasetMetadata": { "primaryTableSpecId": "16930321664", "targetColumnSpecId": "46579780096", "areStatsFresh": true, "targetColumnCorrelations": { "6788648672679690240": { "cramersV": 0.16511808788616378 }, "87292427152392192": { "cramersV": 0.20327159375043746 }, "2393135436366086144": { "cramersV": 0.15513206308654948 }, "9094491681893384192": { "cramersV": 0.021499396246101456 }, "7004821454793474048": { "cramersV": 0.030097587339321379 } }, "statsUpdateTime": "2019-08-16T01:43:38.583Z", "tablesDatasetType": "BASIC" } }, ...
Java
Si tus recursos se encuentran en la región de la UE, debes establecer el extremo de manera explícita. Obtener más información.
Node.js
Si tus recursos se encuentran en la región de la UE, debes establecer el extremo de manera explícita. Obtener más información.
Python
La biblioteca cliente de AutoML Tables incluye métodos adicionales de Python que simplifican el uso de la API de AutoML Tables. Estos métodos hacen referencia a conjuntos de datos y modelos por nombre en lugar de ID. El conjunto de datos y los nombres de los modelos deben ser únicos. Para obtener más información, consulta la página de referencia del cliente.
Si tus recursos se encuentran en la región de la UE, debes establecer el extremo de manera explícita. Obtener más información.
Borra un conjunto de datos
Si borras un conjunto de datos, se quitará el conjunto de datos del proyecto de forma permanente. Esta operación no borra ningún modelo creado a partir de ese conjunto de datos. Si deseas borrar los modelos, debes borrarlos de manera explícita.
Console
En la IU de AutoML Tables, haz clic en el vínculo Conjunto de datos, en la parte superior del menú de navegación izquierdo, y selecciona la Región para ver la lista de conjuntos de datos disponibles.
Haz clic en el menú más acciones, en el extremo derecho de la fila que deseas borrar, y selecciona Borrar conjunto de datos (Delete dataset).
Haz clic en Confirmar en el cuadro de diálogo de confirmación.
REST
Para borrar un conjunto de datos, usa el método datasets.delete.
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
para la ubicación global yeu-automl.googleapis.com
para la región de la UE. - project-id: Es el ID de tu proyecto de Google Cloud.
- location: la ubicación del recurso:
us-central1
para la global oeu
para la Unión Europea -
dataset-id: el ID del conjunto de datos que deseas borrar. Por ejemplo:
TBL6543
.
HTTP method and URL:
DELETE https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets/dataset-id
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Ejecuta el siguiente comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "x-goog-user-project: project-id" \
"https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets/dataset-id"
PowerShell
Ejecuta el siguiente comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred"; "x-goog-user-project" = "project-id" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets/dataset-id" | Select-Object -Expand Content
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{ "name": "projects/29452381/locations/us-central1/operations/TBL6543", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.automl.v1beta1.OperationMetadata", "createTime": "2019-12-26T17:19:50.684850Z", "updateTime": "2019-12-26T17:19:50.684850Z", "deleteDetails": {}, "worksOn": [ "projects/29452381/locations/us-central1/datasets/TBL6543" ], "state": "DONE" }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
La eliminación de un conjunto de datos es una operación de larga duración. Puedes consultar el estado de la operación o esperar a que esta se muestre. Obtener más información.
Java
Si tus recursos se encuentran en la región de la UE, debes establecer el extremo de manera explícita. Obtener más información.
Node.js
Si tus recursos se encuentran en la región de la UE, debes establecer el extremo de manera explícita. Obtener más información.
Python
La biblioteca cliente de AutoML Tables incluye métodos adicionales de Python que simplifican el uso de la API de AutoML Tables. Estos métodos hacen referencia a conjuntos de datos y modelos por nombre en lugar de ID. El conjunto de datos y los nombres de los modelos deben ser únicos. Para obtener más información, consulta la página de referencia del cliente.
Si tus recursos se encuentran en la región de la UE, debes establecer el extremo de manera explícita. Obtener más información.
¿Qué sigue?
- Crea tu modelo.
- Obtén más información sobre los tipos de datos.