class Table
表形式データを表示・分析するための Table クラスです。
従来のスプレッドシートとは異なり、表はさまざまなデータ型をサポートします。たとえば、スカラー値、文字列、numpy 配列、wandb.data_types.Media のほとんどのサブクラスを扱えます。つまり、Images、Video、Audio、そのほかのリッチな注釈付きメディアを、従来のスカラー値と並べて 表に直接埋め込むことができます。
このクラスは、W&B 表を生成するための主要なクラスです https://docs.wandb.ai/models/tables
method Table.__init__
rows は後方互換性のために用意されていますが、使用しないでください。表 classは、Pandas APIを模倣するために data を使用します。
引数:
columns: (List[str]) 表の列名。デフォルトは [“Input”, “Output”, “Expected”] です。data: (List[List[any]]) 値の2次元の行指向配列。dataframe: (pandas.DataFrame) 表の作成に使用するDataFrame object。これを設定すると、data引数とcolumns引数は無視されます。rows: (List[List[any]]) 値の2次元の行指向配列。optional: (Union[bool,List[bool]])None値を許可するかどうかを判定します。デフォルトは True です- 単一の bool 値を指定した場合、構築時に指定されたすべての列に対して optionality が強制されます
- bool 値の list を指定した場合、optionality は各列に適用されます。長さは
columnsと同じである必要があります。
allow_mixed_types: (bool) 列に複数のタイプが混在することを許可するかどうかを判定します (タイプ検証を無効化します) 。デフォルトは False ですlog_mode: Optional[str] 変更が発生したときに 表 をどのようにログするかを制御します。オプション:- “IMMUTABLE” (デフォルト): 表 は一度だけログできます。表 が変更された後に再度ログしようとしても no-op になります。
- “MUTABLE”: 変更後に 表 を再度ログでき、ログするたびに新しい artifact version が作成されます。
- “INCREMENTAL”: 表 data は段階的にログされ、ログのたびに前回のログ以降の新しい data を含む新しい artifact entry が作成されます。
method Table.add_column
name: (str) - 列の一意な名前data: (list | np.array) - 同種のデータで構成される列optional: (bool) - null 相当の値を許可するかどうか
method Table.add_computed_columns
fn: 1 つまたは 2 つのパラメーターndx(int) とrow(dict) を受け取る関数です。各行について、新しい列名をキーとする、新しい列を表す dict を返すことが想定されています。ndxは行のインデックスを表す整数です。include_ndxがTrueに設定されている場合にのみ含まれます。rowは既存の列をキーとする辞書です
method Table.add_data
wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS で決まります。
データの長さは、表の列数と一致している必要があります。
method Table.add_row
Table.add_data method を使用してください。
method Table.cast
col_name(str): キャストする列の名。dtype(class, wandb.wandb_sdk.interface._dtypes.Type, any): 対象の dtype。optional(bool): 列で None を許可するかどうか。
method Table.get_column
name: (str) - 列の名前convert_to: (str, optional)- “numpy”: 元のデータを NumPy オブジェクトに変換します
method Table.get_dataframe
pandas.DataFrame として返します。