如何在palantir foundry中通过导入数据帧编写pytest函数

我可以通过手动提供列名和值来创建数据帧，并将其传递给生产代码，以检查palantir foundry代码存储库中所有转换的字段值，从而编写pytest函数

与手动传递列名及其各自的值不同，我希望将所有必需的数据存储在dataset中，并将该dataset导入pytest函数以获取所有必需的值，并传递到生产代码以检查所有转换的字段值

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在planatir代码存储库中，是否有办法接受dataset作为测试函数的输入。

您可能可以执行以下操作：

假设您的csv位于测试旁边的

fixtures/

文件夹中

test_yourtest.py
fixtures/yourfilename.csv

您可以直接读取并传递它以创建新的数据帧。我没有测试此代码，但它应该类似于以下内容：

def load_file(spark_context):
    filename = "yourfilename.csv"
    file_path = os.path.join(Path(__file__).parent,  "fixtures", filename)

    return open(file_path).read()

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现在您可以加载CSV了，只需将其加载到数据帧中并将其传递到您想要测试的pyspark逻辑中即可

您可能可以这样做：

假设您的csv位于测试旁边的

fixtures/

文件夹中

test_yourtest.py
fixtures/yourfilename.csv

您可以直接读取并传递它以创建新的数据帧。我没有测试此代码，但它应该类似于以下内容：

def load_file(spark_context):
    filename = "yourfilename.csv"
    file_path = os.path.join(Path(__file__).parent,  "fixtures", filename)

    return open(file_path).read()

现在您可以加载CSV了，只需将其加载到数据帧中并将其传递到您想要测试的pyspark逻辑中即可