Table

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표 형식의 데이터를 표시하고 분석하는 데 사용되는 Table 클래스입니다.

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

기존 스프레드시트와 달리 Tables는 다양한 유형의 데이터를 지원합니다. 스칼라 값, 문자열, numpy 배열 및 wandb.data_types.Media의 대부분의 서브클래스가 해당됩니다. 즉, 다른 기존 스칼라 값과 함께 Images, Video, Audio 및 기타 종류의 풍부하고 주석이 달린 미디어를 Tables에 직접 포함할 수 있습니다. 이 클래스는 UI에서 Table Visualizer를 생성하는 데 사용되는 기본 클래스입니다. https://docs.wandb.ai/models/tables/ 를 참조하세요.

인수	Description
`columns`	(List[str]) 테이블의 열 이름입니다. 기본값은 [“Input”, “Output”, “Expected”]입니다.
`data`	(List[List[any]]) 값의 2D 행 중심 배열입니다.
`dataframe`	(pandas.DataFrame) 테이블을 만드는 데 사용되는 DataFrame 오브젝트입니다. 설정되면 `data` 및 `columns` 인수는 무시됩니다.
`optional`	(Union[bool,List[bool]]) `None` 값이 허용되는지 여부를 결정합니다. 기본값은 True입니다. 단일 bool 값인 경우 구성 시 지정된 모든 열에 대해 선택 사항이 적용됩니다. bool 값 목록인 경우 각 열에 선택 사항이 적용됩니다. `columns`와 길이가 같아야 합니다. 모든 열에 적용됩니다. bool 값 목록은 각 해당 열에 적용됩니다.
`allow_mixed_types`	(bool) 열에 혼합된 유형을 허용할지 여부를 결정합니다(유형 유효성 검사 비활성화). 기본값은 False입니다.

Methods

`add_column`

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

테이블에 데이터 열을 추가합니다.

인수	Description
`name`	(str) - 열의 고유한 이름
`data`	(list	np.array) - 동종 데이터 열
`optional`	(bool) - null과 유사한 값이 허용되는지 여부

`add_computed_columns`

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add_computed_columns(
    fn
)

기존 데이터를 기반으로 하나 이상의 계산된 열을 추가합니다.

인수	Description
`fn`	하나 또는 두 개의 파라미터, ndx (int) 및 row (dict)를 허용하는 함수입니다. 여기서 ndx는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다. `include_ndx`가 `True`로 설정된 경우에만 포함됩니다. `row`는 기존 열을 키로 사용하는 사전입니다. 이 함수는 해당 행에 대한 새 열을 나타내는 사전을 반환해야 합니다(새 열 이름을 키로 사용).

`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. 데이터 길이는 테이블 열의 길이와 일치해야 합니다.

`add_row`

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add_row(
    *row
)

더 이상 사용되지 않습니다. 대신 add_data를 사용하세요.

`cast`

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

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

인수	Description
`col_name`	(str) - 캐스팅할 열의 이름입니다.
`dtype`	(class, wandb.wandb_sdk.interface._dtypes.Type, any) - 대상 dtype입니다.
`optional`	(bool) - 열에서 None을 허용해야 하는지 여부입니다.

`get_column`

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get_column(
    name, convert_to=None
)

테이블에서 열을 검색하고 선택적으로 NumPy 오브젝트로 변환합니다.

인수	Description
`name`	(str) - 열의 이름
`convert_to`	(str, optional) - “numpy”: 기본 데이터를 numpy 오브젝트로 변환합니다.

`get_dataframe`

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get_dataframe()

테이블의 pandas.DataFrame을 반환합니다.

`get_index`

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get_index()

다른 테이블에서 링크를 만드는 데 사용할 행 인덱스 배열을 반환합니다.

`index_ref`

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index_ref(
    index
)

테이블에서 행의 인덱스에 대한 참조를 가져옵니다.

`iterrows`

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iterrows()

행의 인덱스 및 관련 데이터를 표시하여 테이블 데이터를 행별로 반환합니다.

Yields	Description

index : int 행의 인덱스입니다. 다른 W&B 테이블에서 이 값을 사용하면 테이블 간에 관계가 자동으로 구축됩니다. row : List[any] 행의 데이터입니다.

`set_fk`

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set_fk(
    col_name, table, table_col
)

`set_pk`

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set_pk(
    col_name
)

Class Variables
`MAX_ARTIFACT_ROWS`	`200000`
`MAX_ROWS`	`10000`

W&B Models

Reference

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Methods

`add_column`

`add_computed_columns`

`add_data`

`add_row`

`cast`

`get_column`

`get_dataframe`

`get_index`

`index_ref`

`iterrows`

`set_fk`

`set_pk`

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​Methods

​add_column

​add_computed_columns

​add_data

​add_row

​cast

​get_column

​get_dataframe

​get_index

​index_ref

​iterrows

​set_fk

​set_pk

Methods

`add_column`

`add_computed_columns`

`add_data`

`add_row`

`cast`

`get_column`

`get_dataframe`

`get_index`

`index_ref`

`iterrows`

`set_fk`

`set_pk`