Вы можете выполнить следующие шаги:
1. записать кадр данных в локальный файл (например, csv, parquet)
local_path = 'data/prepared.csv'
df.to_csv(local_path)
загрузить локальный файл в хранилище данных в облаке
# azureml-core of version 1.0.72 or higher is required
# azureml-dataprep[pandas] of version 1.1.34 or higher is required
from azureml.core import Workspace, Dataset
subscription_id = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
resource_group = 'xxxxxx'
workspace_name = 'xxxxxxxxxxxxxxxx'
workspace = Workspace(subscription_id, resource_group, workspace_name)
# get the datastore to upload prepared data
datastore = workspace.get_default_datastore()
# upload the local file from src_dir to the target_path in datastore
datastore.upload(src_dir='data', target_path='data')
создать набор данных, ссылающийся на местоположение в облаке
ds = Dataset.Tabular.from_delimited_files(datastore.path('data/prepared.csv'))