在两种情况下使用相同的输入，但是从python模块返回不同的结果
这是将结果返回到Web服务的python脚本：
import pandas as pd
import sys
def get_segments(dataframe):
dataframe['segment']=dataframe['segment'].astype('str')
segments = dataframe.loc[~dataframe['segment'].duplicated()]['segment']
return segments
def azureml_main(dataframe1 = None, dataframe2 = None):
df = dataframe1
segments = get_segments(df)
segmentCount =segments.size
if (segmentCount > 0) :
res = pd.DataFrame(columns=['segmentId','recommendation'],index=[range(segmentCount)])
i=0
for seg in segments:
d= df.query('segment ==["{}"]'.format(seg)).sort(['count'],ascending=[0])
res['segmentId'][i]=seg
recommendation='['
for index, x in d.iterrows():
item=str(x['ItemId'])
recommendation = recommendation + item + ','
recommendation = recommendation[:-1] + ']'
res['recommendation'][i]= recommendation
i=i+1
else:
res = pd.DataFrame(columns=[seg,pdver],index=[range(segmentCount)])
return res,
在实验中返回实际的itemIds，在网络服务中返回一些数字
该代码的目的是按段细分数据表以进行推荐
与Microsoft的产品团队讨论后。问题已解决。产品团队首先对Web服务进行了更新，后来对ML-Studio进行了更新，该更新解决了“执行python脚本”中的分类属性问题。问题出在流程的早期，与上面的python代码无关。
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