En recientes versiones de IRIS, se ha añadido en la parte de SQL una nueva y potente funcionalidad para la carga de datos: LOAD DATA. Esta funcionalidad ha sido optimizada para importar datos de forma extremadamente rápida en IRIS, permitiendo insertar cientos de gigabytes de datos en segundos en lugar de en horas o días.

Esta es una mejora muy interesante. Sin embargo, todavía existe un gran problema en la experiencia de carga de datos. Concretamente, el tiempo y molestia que suponen:

  1. Definir el esquema para la tabla en la que se quieren cargar los datos
  2. Averiguar cómo funciona exactamente la sintaxis del comando LOAD DATA

He desarrollado una interfaz de usuario que gestiona de forma transparente el paso de crear la tabla (CREATE TABLE) y después genera la sintaxis para LOAD DATA, todo en un práctico asistente!

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Tenemos un conjunto de datos bastante apetecible con recetas escritas por múltiples usuarios de Reddit, sin embargo, la mayor parte de la información está en texto libre en forma de título y descripción de un mensaje. Vamos a averiguar cómo podemos, de forma muy sencilla, cargar los datos, extraer algunas características y analizarlos empleando funcionalidades de LLM (Large Language Model) de OpenAI desde Python Embebido y el framework Langchain.

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¡Hola Comunidad!

Me gustaría presentaros una nueva utilidad para importar CSV a IRIS - ¡csvgenpy!

Instalación

USER>zpm "install csvgenpy"

Uso:

do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("file or url","table","schema")

Ejemplo:

USER>do ##class(shvarov.csvgenpy.csv).Generate("https://raw.githubusercontent.com/datasciencedojo/datasets/master/titanic.csv","titanic","data")

Esto creará la tabla y la clase data.titanic en IRIS y a continuación cargará los datos. Podéis probarlo con:

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