TClientDataset中的多个表？
TClientDataset 中的多个表可以通过调用 as_matrix() 或 as_list() 函数来实现。它们可以将结果集分割成多个矩阵或列表，以便在每个步骤中并行处理不同的数据集部分。下面是一个使用这两个函数的方法：
# 下载多个数据集
datasets = fetch_dataframes(api_url, api_key)
# 分割数据集
num_datasets = len(datasets)
results = Parallel(n_jobs=num_datasets)(delayed(transform)(dataset, **kwargs) for dataset in datasets)
# 将每个数据集的结果合并到单个 DataFrame 中
dataframes = [r.reset_index(drop=True) for r in results]
# 将数据集合并到单个 Dataset 中
dataset_total = Concatenate(axis=1)(dataframes) # 可以使用 Join 函数来选择表之间的连接方式此外，还可以使用 from_dataframe() 函数将一个 DataFrame 中的几个列转换为数据集。具体实现可以参考 https://pyspark.readthedocs.io/en/latest/api/pyspark.ml.html
通过这种方式，可以将多个表同时加载到 DataFrame 或 Dataset 中，以便在程序的不同步骤中并行处理不同的数据集部分。
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