domo api函数将数据导入和导出到可用的pandas数据帧中，并管理domo instancea
domo-python的Python项目详细描述
#domo_python
这是一系列重要的python函数，可以让您轻松使用domo API包括导出和导入数据。
35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 \ 35 35 \到domo
```
导入domo_python
````
\对于大多数任务，对于所有对Domo API的调用，您只需要执行一次，但是令牌可能会超时，因此您将看到我们将自动为某些任务创建新的访问令牌，例如导入和导出数据，以确保创建了新的访问令牌客户机机密）
打印（令牌）
```
您需要遵循Domo的模式规则，这些规则作为JSON对象传递给Domo下面的示例演示了如何执行此操作，但您也可以在Domo API文档中找到更多示例。
[从Domo API文档创建Domo数据集]（https://developer.Domo.com/docs/Dataset API reference/Dataset\Create%20a%20DataSet）
``python
Dataset\schema=”{
“name”：“Domo API”示例domo数据集名称“，
”说明“：”此数据集来自domo api“，
”行“：0，
”架构“：{
”列“：[{
”类型“：”字符串“，
”名称“：”组“
}，{
”类型“：”日期时间“，
”名称“：”ds“
}，{
”类型”：“long”，
“name”：“y”
}
}
}
}“
然后，您可以将其用于任何进一步的分析或ETL工作。
``python
df=domo python.domo csv_to_dataframe（historicaldatasetid，client_id，client_secret）
df.head（）
```
您需要首先创建数据集，如上面的*创建新数据集*部分所示。
`` python
domo python.dataframe_to_domo_数据集（df，timeseriesForecastDatasetID，client_id客户端机密）
````
需要有一个名为“archive”的文件夹。此函数将以前的上载移动到存档文件夹中。
``python
file name='假文件名'
host='sftp.example.com'
username='假用户名'
password='假密码'
port=253#；如果不包括，则默认为22client_secret）
domo_python.domo_to_sftp（文件名、df、主机、用户名、密码、端口）
````
Jupyter笔记本示例
此报告还包含一个Jupyter笔记本示例，*domo python examples.ipynb*文件中有预先编写的示例要访问此文件，您需要安装Jupyter笔记本，我建议您通过[Anaconda]进行此操作（https://www.Anaconda.com/download/#macos）。
笔记本，您将在终端中导航到下载此repo的文件夹并运行以下命令：
````
jupyter笔记本
这是一系列重要的python函数，可以让您轻松使用domo API包括导出和导入数据。
35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 35 \ 35 35 \到domo
```
导入domo_python
````
\对于大多数任务，对于所有对Domo API的调用，您只需要执行一次，但是令牌可能会超时，因此您将看到我们将自动为某些任务创建新的访问令牌，例如导入和导出数据，以确保创建了新的访问令牌客户机机密）
打印（令牌）
```
您需要遵循Domo的模式规则，这些规则作为JSON对象传递给Domo下面的示例演示了如何执行此操作，但您也可以在Domo API文档中找到更多示例。
[从Domo API文档创建Domo数据集]（https://developer.Domo.com/docs/Dataset API reference/Dataset\Create%20a%20DataSet）
``python
Dataset\schema=”{
“name”：“Domo API”示例domo数据集名称“，
”说明“：”此数据集来自domo api“，
”行“：0，
”架构“：{
”列“：[{
”类型“：”字符串“，
”名称“：”组“
}，{
”类型“：”日期时间“，
”名称“：”ds“
}，{
”类型”：“long”，
“name”：“y”
}
}
}
}“
然后，您可以将其用于任何进一步的分析或ETL工作。
``python
df=domo python.domo csv_to_dataframe（historicaldatasetid，client_id，client_secret）
df.head（）
```
您需要首先创建数据集，如上面的*创建新数据集*部分所示。
`` python
domo python.dataframe_to_domo_数据集（df，timeseriesForecastDatasetID，client_id客户端机密）
````
需要有一个名为“archive”的文件夹。此函数将以前的上载移动到存档文件夹中。
``python
file name='假文件名'
host='sftp.example.com'
username='假用户名'
password='假密码'
port=253#；如果不包括，则默认为22client_secret）
domo_python.domo_to_sftp（文件名、df、主机、用户名、密码、端口）
````
Jupyter笔记本示例
此报告还包含一个Jupyter笔记本示例，*domo python examples.ipynb*文件中有预先编写的示例要访问此文件，您需要安装Jupyter笔记本，我建议您通过[Anaconda]进行此操作（https://www.Anaconda.com/download/#macos）。
笔记本，您将在终端中导航到下载此repo的文件夹并运行以下命令：
````
jupyter笔记本
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