Table - CoreWeave Docs

クラス wandb.Table

表形式のデータを表示および分析するために使用する Table クラスです。従来のスプレッドシートとは異なり、Tables はさまざまなデータタイプをサポートしています: スカラー値、strings、numpy 配列、wandb.data_types.Media のほとんどのサブクラスです。つまり、Images、Video、Audio、その他のリッチなアノテーション済みメディアを、従来のスカラー値とともに Tables に直接埋め込むことができます。このクラスは、W&B Tables の生成に使用する主要なクラスです https://docs.wandb.ai/models/tables

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'

引数

list[ColumnKey] | None

表内の列の名。デフォルトは [“Input”, “Output”, “Expected”] です。

list[InputRow] | np.ndarray | pd.DataFrame | None

2D の行指向の値の配列、NumPy 配列、または pandas DataFrame。

list[InputRow] | None

2D の行指向の値の配列。

pd.DataFrame | None

表の作成に使用する pandas DataFrame オブジェクト。設定した場合、data と columns の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。以下を指定できます:

単一のタイプ
- int、str、bool、list、dict、datetime などの Python 組み込みタイプ。
- wandb.Image のような W&B Media タイプ (wandb.data_types の下で宣言) 。
- 定数値
上記のいずれかのリストで、各列に異なるタイプを割り当てる (columns と同じ長さにする必要があります)

bool | list[bool]

None 値が許可されるかどうかを決定します。デフォルトは True です。

単一の bool 値の場合、構築時に指定されたすべての列に対してオプション性が適用されます
bool 値のリストの場合、各列にオプション性が適用されます (columns と同じ長さにする必要があります)

bool

列に混合タイプを許可するかどうかを決定します (タイプ検証を無効にします) 。デフォルトは False です

LogMode | None

ミューテーション発生時の Table のログ方法を制御します。オプション:

“IMMUTABLE” (デフォルト) : Table は 1 回のみログでき、Table がミューテートされた後の後続のログ試行は no-op になります。
“MUTABLE”: Table はミューテーション後に再度ログでき、ログするたびに新しいアーティファクトのバージョンが作成されます。
“INCREMENTAL”: Table データは段階的にログされ、各ログで最後のログ以降の新しいデータを含む新しいアーティファクトのエントリが作成されます。

メソッド

メソッド Table.add_column()

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

表にデータの列を追加します。

str

列の一意の名。

list[Any] | np.ndarray

同質なデータの列。

bool

nullのような値が許可される場合。

メソッド Table.add_computed_columns()

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

既存のデータに基づいて、1 つ以上の計算列を追加します。

Callable[[int, dict[ColumnKey, Any]], dict[str, Any]]

インデックスと行の dict を受け入れ、その行の新しい列を表す dict を返す関数です。返される dict のキーは新しい列名です。

コールバックの引数は次のとおりです。

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"]})

メソッド Table.add_data()

self, *data: 'Any'

表に新しいデータ行を追加します。表の最大行数は、次の値によって決まります。 wandb.Table.MAX_ARTIFACT_ROWS。データの長さは、表の列の長さと一致する必要があります。

Any

説明はありません。

メソッド Table.add_row()

self, *row: 'Any'

非推奨です。代わりに Table.add_data メソッドを使用してください。

Any

説明は提供されていません。

メソッド Table.cast()

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

列を特定のデータタイプにキャストします。指定できるのは、通常の Python クラス、W&B の内部タイプ、または wandb.Image や wandb.Classes のインスタンスなどのサンプルオブジェクトです。

ColumnKey

キャストする列の名前。

Any

キャスト先の dtype。

bool

列で None を許可するかどうか。

メソッド Table.get_column()

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

表から列を取得し、必要に応じて NumPy オブジェクトに変換します。

ColumnKey

列の名。

Literal['numpy'] | None

“numpy” は基になるデータを NumPy オブジェクトに変換します。

メソッド Table.get_dataframe()

self

表の pandas.DataFrame を返します。

メソッド Table.get_index()

(self)

他の表でリンクを作成するために使用する行インデックスの配列を返します。

​クラス wandb.Table

​引数

​メソッド

​メソッド Table.add_column()

​メソッド Table.add_computed_columns()

​メソッド Table.add_data()

​メソッド Table.add_row()

​メソッド Table.cast()

​メソッド Table.get_column()

​メソッド Table.get_dataframe()

​メソッド Table.get_index()

クラス wandb.Table

引数

メソッド

メソッド Table.add_column()

メソッド Table.add_computed_columns()

メソッド Table.add_data()

メソッド Table.add_row()

メソッド Table.cast()

メソッド Table.get_column()

メソッド Table.get_dataframe()

メソッド Table.get_index()