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Documentation
- Class name: LLMPandasCSVReader
- Category: SALT/Language Toolkit/Readers
- Output node: False
- Repo Ref: https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
LLMPandasCSVReader 节点专门用于读取 CSV 文件并将其转换为 llama_index Documents,同时提供了额外的配置选项来连接行和列。该节点通过允许自定义连接策略,增强了处理 CSV 数据的灵活性,使其适用于广泛的数据准备任务。
Input types
Required
- path
- 指定要读取的 CSV 文件的文件路径,作为节点的主要数据源。路径的有效性直接影响节点访问和处理指定 CSV 文件的能力。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str
- concat_rows
- 决定在读取过程中是否应该连接行,影响数据在输出 Documents 中的汇总和呈现方式。此选项允许根据特定分析需求定制数据结构。
- Comfy dtype: COMBO[BOOLEAN]
- Python dtype: bool
- col_joiner
- 指定在连接行时用于连接列值的字符串,影响连接数据的格式和可读性。此参数允许精确控制数据的呈现方式。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str
- row_joiner
- 指定用于连接行值的字符串,影响输出 Documents 的结构和组织。这允许自定义数据格式,提高节点在各种数据分析场景中的适应性。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str
Optional
- extra_info
- 允许包含额外的用户定义信息,与 CSV 数据一起处理。此参数可以用上下文或元数据丰富输出 Documents,从而增加节点在复杂数据处理任务中的实用性。
- Comfy dtype: STRING
- Python dtype: str
Output types
- documents
- 将处理后的数据作为 llama_index Documents 输出,可供进一步处理或分析。这些 Documents 的结构和内容由输入参数塑造,实现定制化的数据准备。
- Comfy dtype: DOCUMENT
- Python dtype: Document
Usage tips
- Infra type:
CPU - Common nodes: unknown
Source code
class LLMPandasCSVReader(PandasCSVReader):
"""
@NOTE: Reads CSV files into a llama_index Document, with some additional joiner config
@Source: https://github.com/run-llama/llama_index/blob/main/llama-index-integrations/readers/llama-index-readers-file/llama_index/readers/file/tabular/base.py
@Documentation: https://docs.llamaindex.ai/en/latest/api_reference/readers/file/#llama_index.readers.file.PandasCSVReader
"""
def __init__(self):
super().__init__()
@classmethod
def INPUT_TYPES(cls):
return {
"required": {
"path": ("STRING", {"default": ""}),
"concat_rows": ([False, True], {"default": True}),
"col_joiner": ("STRING", {"default":""}),
"row_joiner": ("STRING", {"default":""}),
},
"optional": {
"extra_info": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": False, "default": "{}"}),
#"pandas_config": ("STRING", {"multiline": True, "dynamicPrompts": False, "default": "{}"}),
}
}
RETURN_TYPES = ("DOCUMENT", )
RETURN_NAMES = ("documents",)
FUNCTION = "execute"
CATEGORY = f"{MENU_NAME}/{SUB_MENU_NAME}/Readers"
def execute(self, path, concat_rows, col_joiner, row_joiner, extra_info:str="{}", fs = None):
get_full_path(1, path)
if not os.path.exists(path):
raise FileNotFoundError(f"No file available at: {path}")
path = Path(path)
self._concat_rows=concat_rows
self._col_joiner=col_joiner
self._row_joiner=row_joiner
extra_info = read_extra_info(extra_info)
data = self.load_data(path, extra_info)
return (data, )