表

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クラス wandb.Table

columns: 'list[ColumnKey] | None' = None,
data: 'list[InputRow] | np.ndarray | pd.DataFrame | None' = None,
rows: 'list[InputRow] | None' = None,
dataframe: 'pd.DataFrame | None' = None,
dtype: 'Any' = None,
optional: 'bool | list[bool]' = True,
allow_mixed_types: 'bool' = False,
log_mode: 'LogMode | None' = 'IMMUTABLE'

• columns: 表の列名。デフォルトは [“Input”, “Output”, “Expected”] です。
• data: 値の2次元の行指向配列、NumPy 配列、または pandas DataFrame。
• rows: 値の2次元の行指向配列。
• 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。
• dtype: 列の値に期待されるタイプで、データの検証に使用されます。 設定しない場合、タイプはデータから推論されます。指定できるのは次のいずれかです。
  • 単一のタイプ
    • int、str、bool、list、dict、または datetime などの Python 組み込みタイプ。
    • wandb.data_types で宣言された wandb.Image のような W&B Media タイプ
    • const 値
  • 上記のいずれかの list。各 列に異なるタイプを割り当てるために使用します (長さは columns と同じである必要があります)
• optional: 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。 すべての列に適用されます。bool 値の list は、それぞれの列に適用されます。
• allow_mixed_types: 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: 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。

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method Table.add_column()

self,
name: 'str',
data: 'list[Any] | np.ndarray',
optional: 'bool' = False

• name: 列の一意な名前。
• data: 同種のデータで構成される列。
• optional: null 相当の値を許可するかどうか。

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method Table.add_computed_columns()

self,
fn: 'Callable[[int, dict[ColumnKey, Any]], dict[str, Any]]'

• fn: インデックスと行の 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 を返します。

• ndx は、行のインデックスを表す整数です。
• row は、既存の列をキーとする辞書です。

import wandb

table = wandb.Table(columns=["x", "y"], data=[[3, 1], [4, 6]])
table.add_computed_columns(lambda ndx, row: {"diff": row["x"] - row["y"]})

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method Table.add_data()

self, *data: 'Any'

• data:

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method Table.add_row()

self, *row: 'Any'

• row:

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method Table.cast()

self,
col_name: 'ColumnKey',
dtype: 'Any',
optional: 'bool' = False

• col_name: キャストする列の名。
• dtype: 対象の dtype。
• optional: 列で None を許可するかどうか。

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method Table.get_column()

self,
name: 'ColumnKey',
convert_to: "Literal['numpy'] | None" = None

• name: 列の名前
• convert_to: "numpy" を指定すると、元のデータを NumPy オブジェクトに変換します。

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method Table.get_dataframe()

self

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method Table.get_index()

(self)