Возможная проблема со счетчиком приема данных в FeatureStore

Я вижу ошибку, что количество значений в статистике FeatureStore не соответствует количеству загруженных значений, см. пример

...
project_name = 'test-load'
project = mlrun.get_or_create_project(project_name, context='./', user_project=True)
..
fset = fstore.FeatureSet("test01", entities=['id'])
# ingest 3 values
fstore.ingest(fset, CSVSource("mycsv", path = "a1.csv"), overwrite=False)
# ingest 3 values
fstore.ingest(fset, CSVSource("mycsv", path = "a2.csv"), overwrite=False)

И я видел только 3 значения в статистике, см. Экран печати:

Вы видите какую-либо проблему?

Скраппинг поиска Apple App Store с помощью Python
Скраппинг поиска Apple App Store с помощью Python
📌Примечание: В этой статье я покажу вам, как скрапировать поиск Apple App Store и получить точно такой же результат, как на Apple iMac, потому что...
Редкие достижения на Github ✨
Редкие достижения на Github ✨
Редкая коллекция доступна в профиле на GitHub ✨
Мутабельность и переработка объектов в Python
Мутабельность и переработка объектов в Python
Объекты являются основной конструкцией любого языка ООП, и каждый язык определяет свой собственный синтаксис для их создания, обновления и...
Другой маршрут в Flask Python
Другой маршрут в Flask Python
Flask - это фреймворк, который поддерживает веб-приложения. В этой статье я покажу, как мы можем использовать @app .route в flask, чтобы иметь другую...
14 Задание: Типы данных и структуры данных Python для DevOps
14 Задание: Типы данных и структуры данных Python для DevOps
Проверить тип данных используемой переменной, мы можем просто написать: your_variable=100
Python PyPDF2 - запись метаданных PDF
Python PyPDF2 - запись метаданных PDF
Python скрипт, который будет записывать метаданные в PDF файл, для этого мы будем использовать PDF ридер из библиотеки PyPDF2 . PyPDF2 - это...
0
0
81
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Суть в том, что статистика отражает данные ТОЛЬКО о последнем приеме. Это означает, что количество значений, основанных на приемах, не содержит ошибок, вы можете проверить общее количество значений на основе, например. FeatureVector, см. пример кода

...
features = ["test01.F_2"]

vector = fstore.FeatureVector("test_vector",features=features,with_indexes=True)
resp = fstore.get_offline_features(vector)

# Return values based on vector definition
resp.to_dataframe()

Другие вопросы по теме