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class Table

표 형식 데이터를 표시하고 분석하는 데 사용되는 Table 클래스입니다. 기존 스프레드시트와 달리 Tables는 스칼라 값, 문자열, numpy 배열, 그리고 wandb.data_types.Media의 대부분의 하위 클래스를 비롯한 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 즉, 다른 기존 스칼라 값과 함께 Images, Video, Audio 및 기타 다양한 리치 미디어와 주석이 포함된 미디어를 Tables에 직접 임베드할 수 있습니다. 이 클래스는 W&B Tables https://docs.wandb.ai/models/tables를 생성하는 데 사용하는 기본 클래스입니다.

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방법 Table.__init__

__init__(
    columns=None,
    data=None,
    rows=None,
    dataframe=None,
    dtype=None,
    optional=True,
    allow_mixed_types=False,
    log_mode: "Literal['IMMUTABLE', 'MUTABLE', 'INCREMENTAL'] | None" = 'IMMUTABLE'
)
Table 객체를 초기화합니다. rows는 이전 버전과의 호환성을 위해 제공되며 사용하지 않아야 합니다. Table 클래스는 Pandas API와 유사하게 동작하도록 data를 사용합니다. 매개변수:
  • columns: (List[str]) 테이블의 열 이름입니다. 기본값은 [“Input”, “Output”, “Expected”]입니다.
  • data: (List[List[any]]) 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열입니다.
  • dataframe: (pandas.DataFrame) 테이블을 생성하는 데 사용하는 데이터프레임 객체입니다. 이 값이 설정되면 data 및 columns 매개변수는 무시됩니다.
  • rows: (List[List[any]]) 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열입니다.
  • optional: (Union[bool,List[bool]]) None 값 허용 여부입니다. 기본값은 True입니다.
    • 단일 bool 값이면 생성 시 지정된 모든 열에 선택 여부가 강제 적용됩니다.
    • bool 값의 목록이면 각 열에 선택 여부가 적용되며, columns와 길이가 같아야 합니다.
  • allow_mixed_types: (bool) 열에 혼합 유형을 허용할지 여부입니다 (유형 검증 비활성화). 기본값은 False입니다.
  • log_mode: Optional[str] 변경이 발생할 때 Table이 로깅되는 방식을 제어합니다. 옵션:
    • “IMMUTABLE” (기본값): Table은 한 번만 로깅할 수 있으며, 테이블이 변경된 후 다시 로깅을 시도해도 아무 작업도 수행되지 않습니다.
    • “MUTABLE”: 변경 후에도 Table을 다시 로깅할 수 있으며, 로깅할 때마다 새 artifact 버전이 생성됩니다.
    • “INCREMENTAL”: Table 데이터가 증분 방식으로 로깅되며, 각 로그는 마지막 로그 이후의 새 데이터를 포함하는 새 artifact 항목을 생성합니다.

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방법 Table.add_column

add_column(name, data, optional=False)
테이블에 데이터 열을 추가합니다. 매개변수:
  • name: (str) - 열의 고유한 이름
  • data: (list | np.array) - 동일한 타입의 데이터로 구성된 열
  • optional: (bool) - null과 같은 값의 허용 여부

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방법 Table.add_computed_columns

add_computed_columns(fn)
기존 데이터를 바탕으로 계산된 열을 하나 이상 추가합니다. 매개변수:
  • fn: 하나 또는 두 개의 매개변수인 ndx(int)와 row(dict)를 받는 함수입니다. 이 함수는 해당 행의 새 열을 나타내는 dict를 반환해야 하며, 키는 새 열 이름입니다.
    • ndx는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다. include_ndx가 True로 설정된 경우에만 포함됩니다.
    • row는 기존 열을 키로 하는 딕셔너리입니다.

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방법 Table.add_data

add_data(*data)
테이블에 새 데이터 행을 추가합니다. 테이블의 최대 행 수는 wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS로 결정됩니다. 데이터 길이는 테이블 열의 길이와 일치해야 합니다.

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방법 Table.add_row

add_row(*row)
사용 중단되었습니다. 대신 Table.add_data 방법을 사용하세요.

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방법 Table.cast

cast(col_name, dtype, optional=False)
열을 특정 데이터 유형으로 캐스팅합니다. 일반적인 Python 클래스, 내부 W&B 유형, 또는 wandb.Image나 wandb.Classes의 인스턴스 같은 예시 객체 중 하나를 사용할 수 있습니다. 매개변수:
  • col_name (str): 캐스팅할 열의 이름입니다.
  • dtype (class, wandb.wandb_sdk.interface._dtypes.Type, any): 대상 dtype입니다.
  • optional (bool): 열에서 None을 허용할지 여부입니다.

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방법 Table.get_column

get_column(name, convert_to=None)
테이블에서 열을 조회하고, 필요에 따라 이를 NumPy 객체로 변환합니다. 매개변수:
  • name: (str) - 열 이름
  • convert_to: (str, 선택)
    • “numpy”: 기본 데이터를 numpy 객체로 변환합니다

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방법 Table.get_dataframe

get_dataframe()
테이블을 pandas.DataFrame으로 반환합니다.

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방법 Table.get_index

get_index()
다른 테이블에서 링크를 생성할 때 사용할 행 인덱스 배열을 반환합니다.