class Table
표 형식의 데이터를 표시하고 분석하는 데 사용되는 Table 클래스입니다.
기존의 스프레드시트와 달리 Table은 스칼라 값, 문자열, numpy 배열 및 wandb.data_types.Media의 대부분의 서브클래스 등 수많은 유형의 데이터를 지원합니다. 즉, Images, Video, Audio 및 기타 다양한 주석이 달린 풍부한 미디어를 기존의 스칼라 값과 함께 Table에 직접 임베드할 수 있습니다.
이 클래스는 W&B Tables를 생성하는 데 사용되는 주요 클래스입니다. https://docs.wandb.ai/guides/models/tables/.
method Table.__init__
columns: (List[str]) 테이블의 컬럼 이름. 기본값은 [“Input”, “Output”, “Expected”] 입니다.data: (List[List[any]]) 2D 행 중심의 값 배열입니다.dataframe: (pandas.DataFrame) 테이블을 생성하는 데 사용되는 DataFrame 오브젝트입니다. 이 인수가 설정되면data및columns인수는 무시됩니다.rows: (List[List[any]]) 2D 행 중심의 값 배열입니다.optional: (Union[bool,List[bool]])None값을 허용할지 여부를 결정합니다. 기본값은 True 입니다.- 단일 bool 값인 경우, 생성 시 지정된 모든 컬럼에 대해 옵션 여부가 강제됩니다.
- bool 값의 리스트인 경우, 각 컬럼에 옵션 여부가 적용됩니다.
columns와 동일한 길이여야 합니다.
allow_mixed_types: (bool) 컬럼에 혼합된 유형을 허용할지 여부를 결정합니다 (유형 검증 비활성화). 기본값은 False 입니다.log_mode: Optional[str] 변경 사항이 발생했을 때 Table이 로그되는 방식을 제어합니다. 옵션:- “IMMUTABLE” (기본값): Table은 한 번만 로그될 수 있습니다. 테이블이 변경된 후의 후속 로그 시도는 무시됩니다.
- “MUTABLE”: 변경 후 Table을 다시 로그할 수 있으며, 로그될 때마다 새로운 아티팩트 버전이 생성됩니다.
- “INCREMENTAL”: Table 데이터가 점진적으로 로그되며, 각 로그는 마지막 로그 이후의 새로운 데이터를 포함하는 새로운 아티팩트 항목을 생성합니다.
method Table.add_column
name: (str) - 컬럼의 고유 이름data: (list | np.array) - 동일한 유형의 데이터 컬럼optional: (bool) - null 스타일의 값을 허용할지 여부
method Table.add_computed_columns
fn: 하나 또는 두 개의 파라미터 ndx (int)와 row (dict)를 받는 함수로, 해당 행에 대한 새 컬럼을 나타내는 사전(새 컬럼 이름을 키로 함)을 반환해야 합니다.ndx는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다.include_ndx가True로 설정된 경우에만 포함됩니다.row는 기존 컬럼을 키로 하는 사전입니다.
method Table.add_data
wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS에 의해 결정됩니다.
데이터의 길이는 테이블 컬럼의 길이와 일치해야 합니다.
method Table.add_row
Table.add_data 메소드를 사용하세요.
method Table.cast
col_name(str): 캐스팅할 컬럼의 이름.dtype(class, wandb.wandb_sdk.interface._dtypes.Type, any): 대상 dtype.optional(bool): 컬럼에 None을 허용할지 여부.
method Table.get_column
name: (str) - 컬럼의 이름convert_to: (str, optional)- “numpy”: 기본 데이터를 numpy 오브젝트로 변환합니다.
method Table.get_dataframe
pandas.DataFrame을 반환합니다.