Azure ML Workbench数据流能否引用多数据源？笔记本逻辑如何集成？

我来帮你拆解这个问题，分两部分给出实用解决方案：

一、关于数据流表达式引用多数据源的说明 #

首先明确：Azure ML Workbench的数据准备默认可视化转换的表达式编辑器，没办法直接在单个转换步骤里引用其他独立数据源的内容——因为每个转换都是针对当前正在处理的数据集设计的。不过咱们可以通过间接方式实现跨数据源的逻辑，下面说具体操作方案。

二、把笔记本逻辑整合到数据流的具体步骤 #

你的需求是从df的列中，筛选出列名存在于df_op的Drug Name值中的列，这个逻辑可以通过两种方式落地：

方法1：参数+筛选列转换（推荐，可视化操作更直观） #

1. 先从df_op提取唯一药物名称
   打开df_op数据集，添加一个去重转换，只保留Drug Name列，得到仅含唯一药物名称的数据集。
   接着把这个去重后的名称列表导出为项目参数：在Workbench的参数面板里，新建一个字符串数组类型的参数（比如命名为valid_drug_columns），把去重后的Drug Name值批量填入。

2. 在df数据流中用参数筛选列
   回到df数据集，添加一个筛选列转换，在表达式编辑器中输入：

   column.name in @valid_drug_columns
   

   这个表达式会自动筛选出列名在参数列表中的所有列，完美实现你笔记本里sum_op_columns的逻辑。

方法2：自定义Python脚本转换（灵活度更高） #

如果你的逻辑后续有扩展需求，可以直接把笔记本代码迁移到数据流的Python脚本转换中：

1. 在df的数据流里，添加一个运行Python脚本的转换。
2. 在脚本中加载df_op数据集（确保它已在你的Workbench项目中），执行筛选逻辑：

   import pandas as pd
   
   # 加载df_op数据集，替换为你实际的文件路径
   df_op = pd.read_csv('../data/df_op.csv')
   valid_drugs = df_op['Drug Name'].unique()
   
   # 执行列筛选逻辑
   all_columns = df.columns
   sum_columns = [col for col in all_columns if col not in ['NPI', 'Gender', 'State', 'Credentials', 'Specialty']]
   sum_op_columns = list(set(sum_columns) & set(valid_drugs))
   df = df[sum_op_columns]
   

3. 运行脚本后，输出的数据集就是你需要的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者daftexcogitator