Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie Daten zu Ihren Datasets löschen und abrufen können.
Datasets erstellen und Daten importieren.
Hinweise
Bevor Sie AutoML Tables verwenden können, müssen Sie Ihr Projekt eingerichtet haben, wie unter Vorbereitung beschrieben.
Datasets auflisten
Ein Projekt kann zahlreiche Datasets enthalten. In diesem Abschnitt wird beschrieben, wie Sie eine Liste der verfügbaren Datasets für ein Projekt abrufen.
Console
Sie können sich mithilfe der AutoML Tables-UI eine Liste der verfügbaren Datasets anzeigen lassen. Klicken Sie dazu links oben im Navigationsmenü auf den Link Datasets und wählen Sie die Region aus.
REST
Zum Auflisten Ihrer Datasets verwenden Sie die Methode datasets.list.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
für den globalen Standort undeu-automl.googleapis.com
für die EU-Region. - project-id ist Ihre Google Cloud-Projekt-ID.
- location: Der Standort für die Ressource:
us-central1
für global odereu
für die EU.
HTTP-Methode und URL:
GET https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
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
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$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
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "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
Wenn sich Ihre Ressourcen in der EU-Region befinden, müssen Sie den Endpunkt explizit festlegen. Weitere Informationen
Node.js
Wenn sich Ihre Ressourcen in der EU-Region befinden, müssen Sie den Endpunkt explizit festlegen. Weitere Informationen
Python
Die Clientbibliothek für AutoML Tables enthält zusätzliche Python-Methoden, die die Verwendung der AutoML Tables API vereinfachen. Diese Methoden verweisen auf Datasets und Modelle anhand des Namens und nicht der ID. Dataset- und Modellnamen dürfen nur einmal vorkommen. Weitere Informationen finden Sie in der Kundenreferenz.
Wenn sich Ihre Ressourcen in der EU-Region befinden, müssen Sie den Endpunkt explizit festlegen. Weitere Informationen
Dataset löschen
Wenn Sie ein Dataset löschen, wird das Dataset endgültig aus Ihrem Projekt entfernt. Durch diesen Vorgang werden keine Modelle aus diesem Dataset gelöscht. Wenn Sie die Modelle löschen möchten, müssen Sie sie explizit löschen.
Console
Klicken Sie in der AutoML Tables-Benutzeroberfläche oben links im Navigationsmenü auf den Link Datasets und wählen Sie Region aus, um die Liste der verfügbaren Datasets anzuzeigen.
Klicken Sie ganz rechts in der Zeile, die Sie löschen möchten, auf das Dreipunkt-Menü und wählen Sie Delete Dataset (Dataset löschen) aus.
Klicken Sie im Bestätigungsdialogfeld auf Bestätigen.
REST
Um ein Dataset zu löschen, verwenden Sie die Methode datasets.delete.
Bevor Sie die Anfragedaten verwenden, ersetzen Sie die folgenden Werte:
-
endpoint:
automl.googleapis.com
für den globalen Standort undeu-automl.googleapis.com
für die EU-Region. - project-id ist Ihre Google Cloud-Projekt-ID.
- location: Der Standort für die Ressource:
us-central1
für global odereu
für die EU. -
dataset-id: Die ID des Datasets, das Sie löschen möchten. Beispiel:
TBL6543
.
HTTP-Methode und URL:
DELETE https://endpoint/v1beta1/projects/project-id/locations/location/datasets/dataset-id
Senden Sie die Anfrage mithilfe einer der folgenden Optionen:
curl
Führen Sie folgenden Befehl aus:
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
Führen Sie folgenden Befehl aus:
$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
Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:
{ "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" } }
Das Löschen eines Datasets ist ein lang andauernder Vorgang. Sie können den Vorgangsstatus abfragen oder warten, bis der Vorgang beendet ist. Weitere Informationen
Java
Wenn sich Ihre Ressourcen in der EU-Region befinden, müssen Sie den Endpunkt explizit festlegen. Weitere Informationen
Node.js
Wenn sich Ihre Ressourcen in der EU-Region befinden, müssen Sie den Endpunkt explizit festlegen. Weitere Informationen
Python
Die Clientbibliothek für AutoML Tables enthält zusätzliche Python-Methoden, die die Verwendung der AutoML Tables API vereinfachen. Diese Methoden verweisen auf Datasets und Modelle anhand des Namens und nicht der ID. Dataset- und Modellnamen dürfen nur einmal vorkommen. Weitere Informationen finden Sie in der Kundenreferenz.
Wenn sich Ihre Ressourcen in der EU-Region befinden, müssen Sie den Endpunkt explizit festlegen. Weitere Informationen
Nächste Schritte
- Modell erstellen.
- Weitere Informationen zu Datentypen