BaseDataFrameLoader#

class langchain_community.document_loaders.dataframe.BaseDataFrameLoader(data_frame: Any, *, page_content_column: str = 'text')[source]#

使用数据框对象进行初始化。

Parameters:

  • data_frame (Any) – DataFrame 对象。

  • page_content_column (str) – 包含页面内容的列的名称。默认为“text”。

方法

__init__(data_frame, *[, page_content_column])

使用数据框对象进行初始化。

alazy_load()

一个用于文档的懒加载器。

aload()

将数据加载到Document对象中。

lazy_load()

从数据框懒加载记录。

load()

将数据加载到Document对象中。

load_and_split([text_splitter])

加载文档并将其分割成块。
__init__(data_frame: Any, *, page_content_column: str = 'text')[来源]#

使用数据框对象进行初始化。

Parameters:

  • data_frame (Any) – DataFrame 对象。

  • page_content_column (str) – 包含页面内容的列的名称。默认为“text”。

async alazy_load() → AsyncIterator[Document]#

文档的懒加载器。

Return type:

AsyncIterator[Document]

async aload() → list[Document]#

将数据加载到Document对象中。

Return type:

列表[Document]

lazy_load() → Iterator[Document][source]#

从数据框懒加载记录。

Return type:

迭代器[文档]

load() → list[Document]#

将数据加载到Document对象中。

Return type:

列表[Document]

load_and_split(text_splitter: TextSplitter | None = None) → list[Document]#

加载文档并将其分割成块。块以文档形式返回。

不要重写此方法。它应该被视为已弃用！

Parameters:

text_splitter (可选[TextSplitter]) – 用于分割文档的TextSplitter实例。 默认为RecursiveCharacterTextSplitter。

Returns:

文档列表。

Return type:

列表[Document]