테이블

테이블 데이터를 표시하고 분석하는 데 사용되는 Table 클래스입니다.

Table(
    columns=None, data=None, rows=None, dataframe=None, dtype=None, optional=(True),
    allow_mixed_types=(False)
)

전통적인 스프레드시트와 달리, 테이블은 다양한 유형의 데이터를 지원합니다: 스칼라 값, 문자열, numpy 배열 및 wandb.data_types.Media의 대부분의 서브클래스. 이는 Images, Video, Audio 및 기타 풍부한 주석이 달린 미디어를 다른 전통적인 스칼라 값과 함께 테이블에 직접 포함할 수 있음을 의미합니다.

이 클래스는 UI에서 Table Visualizer를 생성하는 데 사용되는 주요 클래스입니다: https://docs.wandb.ai/guides/data-vis/tables.

인수
columns	(List[str]) 테이블의 열 이름. 기본값은 ["Input", "Output", "Expected"].
data	(List[List[any]]) 값의 2D 행 기반 배열.
dataframe	(pandas.DataFrame) 테이블을 생성하는 데 사용된 DataFrame 객체. 설정될 때, data 및 columns 인수는 무시됩니다.
optional	(Union[bool,List[bool]]) None 값이 허용되는지 결정합니다. 기본값은 True - 단일 bool 값이면, 모든 열에 대해 선택 사항이 구축 시간에 지정된 열에 대해 적용됩니다 - bool 값의 목록이면, 각 열에 대해 선택 사항이 적용됩니다 - columns에 적용되는 길이와 동일해야 합니다. bool 값의 목록은 각각의 열에 적용됩니다.
allow_mixed_types	(bool) 열이 혼합 유형을 가질 수 있는지 여부를 결정합니다(유형 검증 비활성화). 기본값은 False

메소드

add_column

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add_column(
    name, data, optional=(False)
)

테이블에 데이터 열을 추가합니다.

인수
name	(str) - 열의 고유 이름
data	(list
optional	(bool) - null과 같은 값이 허용되는지 여부

add_computed_columns

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add_computed_columns(
    fn
)

기존 데이터를 기반으로 하나 이상의 계산된 열을 추가합니다.

Args
fn	하나 또는 두 개의 파라미터(ndx(int) 및 row(dict))를 받아들이는 함수로, 해당 행에 대한 새 열을 나타내는 dict를 반환해야 합니다. 새 열 이름으로 키가 지정됩니다. ndx는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다. include_ndx가 True로 설정된 경우에만 포함됩니다. row는 기존 열로 키가 지정된 딕셔너리입니다

add_data

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add_data(
    *data
)

테이블에 새 데이터 행을 추가합니다. 테이블의 최대 행 수는 wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS에 의해 결정됩니다.

데이터의 길이는 테이블 열의 길이와 일치해야 합니다.

add_row

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add_row(
    *row
)

사용되지 않음; 대신 add_data를 사용하세요.

cast

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cast(
    col_name, dtype, optional=(False)
)

열을 특정 데이터 유형으로 캐스트합니다. 이는 일반 파이썬 클래스, 내부 W&B 유형 또는 wandb.Image 또는 wandb.Classes의 인스턴스와 같은 예제 오브젝트 중 하나일 수 있습니다.

인수
col_name	(str) - 캐스트할 열의 이름.
dtype	(class, wandb.wandb_sdk.interface._dtypes.Type, any) - 목표 dtype.
optional	(bool) - 열이 None을 허용해야 하는지 여부.

get_column

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get_column(
    name, convert_to=None
)

테이블에서 열을 검색하고 선택적으로 NumPy 객체로 변환합니다.

인수
name	(str) - 열의 이름
convert_to	(str, optional) - "numpy": 기본 데이터를 numpy 객체로 변환합니다

get_dataframe

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get_dataframe()

테이블의 pandas.DataFrame을 반환합니다.

get_index

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get_index()

다른 테이블에서 링크를 생성하기 위해 사용되는 행 인덱스의 배열을 반환합니다.

index_ref

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index_ref(
    index
)

테이블에서 행의 인덱스 참조를 가져옵니다.

iterrows

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iterrows()

행의 인덱스와 관련 데이터를 보여주며 테이블 데이터를 행별로 반환합니다.

Yields

---

index : int 행의 인덱스. 이 값을 다른 W&B 테이블에서 사용하면 테이블 간의 관계가 자동으로 구축됩니다 row : List[any] 행의 데이터.

set_fk

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set_fk(
    col_name, table, table_col
)

set_pk

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set_pk(
    col_name
)

클래스 변수
MAX_ARTIFACT_ROWS	200000
MAX_ROWS	10000