PythonでDatasetsのmapメソッドを使ったデータ整形の方法

1. Datasetsのmap

datasetsライブラリのmapメソッドは、データセット内の各サンプルに関数を適用するために使用されます。これにより、データセットを前処理したり、特定の操作を実行することができます。以下に基本的な使い方を説明します。

2. Pythonの基本的な使い方

2.1. インストール

まず、datasetsライブラリをインストールします。

pip install datasets

2.2. データセットのロード

次に、データセットをロードします。ここでは、google/spiqaデータセットを例として使用します。

from datasets import load_dataset

# データセットのロード
ds=load_dataset("google/spiqa")

データセットの特徴は次のようになっています。

ふゅか

データセットをロードするのも簡単！load_datasetを使うだけ。

はるか

うん、google/spiqaを例に使用する。

2.3. 関数の定義

mapメソッドに渡す関数を定義します。この関数はデータセットの各サンプルに対して実行されます。bert-base-casedを使用してテキストのトークン化を行います。

from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google-bert/bert-base-cased")# 例: トークナイズを行う
def tokenize_function(example):
    return tokenizer(example['text'], padding='max_length', truncation=True)

mapメソッドをデータセットに対して適用した場合、exampleが各サンプルとなります。

はるか

トークナイザーも必要。AutoTokenizer.from_pretrainedを使用する。

ふゅか

今回はbert-base-casedでトークン化も簡単にできるのよ。

2.4. mapメソッドの適用

mapメソッドを使用して、データセットの各サンプルに対して関数を適用します。

tokenized_datasets = ds.map(tokenize_function, batched=True)

batched=Trueを設定すると、関数がバッチで呼び出され、処理が高速化されます。

追加したカラムは次のようにトークン化したものであることを確認できます。

このようにして、datasetsライブラリのmapメソッドを使用することで、データセットの前処理や操作を簡単に行うことができます。