クラス wandb.Table
表形式データを表示・分析するための 表 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
引数
list[ColumnKey] | None
表の列名。デフォルトは [“Input”, “Output”, “Expected”] です。
list[InputRow] | np.ndarray | pd.DataFrame | None
値の2次元の行指向配列、NumPy 配列、または pandas DataFrame。
list[InputRow] | None
値の2次元の行指向配列。
pd.DataFrame | None
表の作成に使用するDataFrame オブジェクト。これを設定すると、
data 引数と columns 引数は無視されます。Any
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)
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。 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。
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
LogMode | None
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。
メソッド
メソッド Table.add_column()
引数
str
列の一意の名前。
list[Any] | np.ndarray
同じ型のデータで構成される列。
bool
null に類する値を許可するかどうか。
メソッド Table.add_computed_columns()
引数
Callable[[int, dict[ColumnKey, Any]], dict[str, Any]]
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。
例
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。
メソッド 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。
引数
Any
説明は提供されていません。
メソッド Table.add_row()
Table.add_data メソッド を使用してください。
引数
Any
説明はありません。
メソッド Table.cast()
引数
ColumnKey
キャストする列名。
Any
変換先の dtype。
bool
列で None を許可するかどうか。
メソッド Table.get_column()
引数
ColumnKey
列の名前
Literal['numpy'] | None
"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。メソッド Table.get_dataframe()
pandas.DataFrame として返します。