Adicionar Colunas
Importante
O suporte para o Estúdio de ML (clássico) terminará a 31 de agosto de 2024. Recomendamos a transição para o Azure Machine Learning até essa data.
A partir de 1 de dezembro de 2021, não poderá criar novos recursos do Estúdio de ML (clássico). Até 31 de agosto de 2024, pode continuar a utilizar os recursos existentes do Estúdio de ML (clássico).
- Consulte informações sobre projetos de machine learning em movimento de ML Studio (clássico) para Azure Machine Learning.
- Saiba mais sobre Azure Machine Learning.
A documentação do Estúdio de ML (clássico) está a ser descontinuada e poderá não ser atualizada no futuro.
Adiciona um conjunto de colunas de um conjunto de dados para outro
Categoria: Transformação de Dados / Manipulação
Nota
Aplica-se a: Machine Learning Studio (clássico) apenas
Módulos semelhantes de arrasto e queda estão disponíveis em Azure Machine Learning designer.
Visão geral do módulo
Este artigo descreve como usar o módulo Add Columns em Machine Learning Studio (clássico) para concatenar dois conjuntos de dados.
Combina todas as colunas dos dois conjuntos de dados que especifica como entradas para criar um único conjunto de dados. Se precisar de concatenar mais de dois conjuntos de dados, utilize várias instâncias de Add Columns.
Ao combinar dois conjuntos de dados que contenham um número diferente de linhas, recomendamos a utilização do módulo 'Unir Dados ', que suporta a junção exterior numa coluna-chave comum.
Como configurar adicionar colunas
Adicione o módulo Add Columns à sua experiência.
Ligação os dois conjuntos de dados que pretende concatenar. Se quiser combinar mais de dois conjuntos de dados, pode acorrentar várias combinações de Add Columns.
É possível combinar duas colunas que têm um número diferente de linhas. O conjunto de dados de saída é acolchoado com valores em falta para cada linha na coluna de origem mais pequena.
Não é possível escolher colunas individuais para adicionar. Todas as colunas de cada conjunto de dados são concatenadas quando utiliza Colunas adicionais. Portanto, se pretender adicionar apenas um subconjunto das colunas, utilize Colunas Selecionadas no Conjunto de Dados para criar um conjunto de dados com as colunas desejadas.
Execute a experimentação.
Resultados
Após a experiência ter corrido:
- Para ver as primeiras linhas do novo conjunto de dados, clique com o botão direito na saída de Add Columns e selecione Visualize.
- Para guardar e nomear o conjunto de dados concatenated, clique com o botão direito na saída e selecione Guardar como Conjunto de Dados .
O número de colunas no novo conjunto de dados é igual à soma das colunas de ambos os conjuntos de dados de entrada.
Se existirem duas colunas com o mesmo nome nos conjuntos de dados de entrada, é adicionado um sufixo numérico ao nome da coluna a partir do conjunto de dados utilizado na coluna de entrada direita. Por exemplo, se houver duas instâncias de uma coluna chamada TargetOutcome, a coluna certa seria renomeada TargetOutcome (1).
Exemplos
Por exemplo, como o Add Columns é usado numa experiência, consulte a Galeria Azure AI:
Previsão da relação do cliente: Uma coluna que contém etiquetas é combinada com um conjunto de dados de recurso.
Deteção do cancro da mama: Os conjuntos de dados que contêm funcionalidades são limpos e depois combinados utilizando Add Rows, Add Columns e Join Data.
Entradas esperadas
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Conjunto de dados esquerdo | Tabela de Dados | Conjunto de dados esquerdo |
| Conjunto de dados certo | Tabela de Dados | Conjunto de dados certo |
Saída
| Nome | Tipo | Description |
|---|---|---|
| Conjunto de dados combinado | Tabela de Dados | Conjunto de dados combinado |
Exceções
| Exceção | Description |
|---|---|
| Erro 0003 | Uma exceção ocorre se um ou mais conjuntos de dados de entrada forem nulos ou vazios. |
| Erro 0017 | Uma exceção ocorre se uma ou mais colunas especificadas tiver um tipo que não é suportado pelo módulo atual. |
Para obter uma lista de erros específicos dos módulos Studio (clássicos), consulte Machine Learning Códigos de Erro.
Para obter uma lista de exceções da API, consulte Machine Learning CÓDIGOs de Erro da API REST.