Table

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클래스 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: 테이블의 열 이름입니다. 기본값은 [“Input”, “Output”, “Expected”]입니다.
• data: 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열, NumPy 배열 또는 pandas DataFrame입니다.
• rows: 값으로 이루어진 2차원 행 기준 배열입니다.
• dataframe: 테이블을 생성하는 데 사용하는 pandas DataFrame 객체입니다. 이 값이 설정되면 data 및 columns 인수는 무시됩니다.
• dtype: 열 값의 예상 유형으로, 데이터를 검증하는 데 사용됩니다. 설정하지 않으면 데이터에서 유형을 추론합니다. 다음 중 하나일 수 있습니다:
  • 단일 유형
    • int, str, bool, list, dict 또는 datetime과 같은 Python 내장 유형
    • wandb.data_types 아래에 선언된 wandb.Image와 같은 W&B Media 유형
    • 상수 값
  • 각 열에 서로 다른 유형을 부여하기 위한 위 항목들의 목록 (columns와 길이가 같아야 함)
• optional: 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: 열에 혼합 유형을 허용할지 여부입니다 (유형 검증 비활성화). 기본값은 False입니다.
• log_mode: 변경이 발생할 때 Table이 로깅되는 방식을 제어합니다. 옵션:
  • “IMMUTABLE” (기본값): Table은 한 번만 로깅할 수 있으며, 이후 테이블이 변경된 후 다시 로깅을 시도해도 아무 작업도 수행되지 않습니다.
  • “MUTABLE”: 변경 후에도 Table을 다시 로깅할 수 있으며, 로깅할 때마다 새 아티팩트 버전이 생성됩니다.
  • “INCREMENTAL”: Table 데이터가 증분 방식으로 로깅되며, 각 로그는 마지막 로그 이후의 새 데이터를 포함하는 새 아티팩트 항목을 생성합니다.

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방법 Table.add_column()

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

• name: 열의 고유한 이름
• data: 동일한 타입의 데이터로 구성된 열
• optional: null과 같은 값의 허용 여부

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방법 Table.add_computed_columns()

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

• fn: 인덱스와 행 dict를 받아 해당 행의 새 열을 나타내는 dict를 반환하는 함수이며, 키는 새 열 이름입니다.

• ndx는 행의 인덱스를 나타내는 정수입니다.
• row는 기존 열을 키로 갖는 딕셔너리입니다.

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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방법 Table.add_data()

self, *data: 'Any'

• data:

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방법 Table.add_row()

self, *row: 'Any'

• row:

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방법 Table.cast()

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

• col_name: 캐스팅할 열의 이름입니다.
• dtype: 대상 dtype입니다.
• optional: 열에서 None을 허용할지 여부입니다.

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방법 Table.get_column()

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

• name: 열 이름입니다.
• convert_to: “numpy”는 기본 데이터를 NumPy 객체로 변환합니다.

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방법 Table.get_dataframe()

self

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방법 Table.get_index()

(self)