Anwenden einer mathematischen Operation

Wendet eine mathematische Operation auf Spaltenwerte an.

Kategorie: statistische Funktionen

Hinweis

Gilt für: Machine Learning Studio (klassisch)

Dieser Inhalt bezieht sich nur auf Studio (klassisch). Ähnliche Drag & Drop-Module wurden Azure Machine Learning-Designer hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie in diesem Artikel zum Vergleich der beiden Versionen.

Modulübersicht

In diesem Artikel wird beschrieben, wie Sie das Modul Apply Math Operation in Azure Machine Learning Studio (klassisch) verwenden, um Berechnungen zu erstellen, die auf numerische Spalten im Eingabe DataSet angewendet werden.

Unterstützte mathematische Operationen umfassen gängige arithmetische Funktionen wie Multiplikation und Division, trigonometrische Funktionen, eine Vielzahl von Rundungsfunktionen und Sonderfunktionen für die Data Science, wie Gamma- und Fehlerfunktionen.

Nachdem Sie einen Vorgang definiert und das Experiment ausgeführt haben, werden die Werte dem DataSet hinzugefügt. Je nachdem, wie Sie das Modul konfigurieren, können Sie folgende Aktionen ausführen:

  • Sie können die Ergebnisse an Ihr Dataset anfügen. Dies ist besonders nützlich, wenn Sie das Ergebnis der Operation überprüfen.
  • Sie können Spaltenwerte durch die neuen berechneten Werte ersetzen.
  • Generieren Sie eine neue Spalte für Ergebnisse, und zeigen Sie nicht die ursprüngliche-Daten an.

Tipp

Dieses Modul führt jeweils eine einzelne mathematische Operation aus. Bei komplexen mathematischen Vorgängen empfiehlt es sich, stattdessen diese Module zu verwenden:

Suchen Sie in den folgenden Kategorien nach der benötigten Operation:

  • Grundlegend

    Mit den Funktionen der Kategorie Grundlegende Funktionen kann ein einzelner Wert oder eine Wertspalte bearbeitet werden. So können Sie beispielsweise den absoluten Wert aller Zahlen in einer Spalte ermitteln oder die Quadratwurzel jedes Wertes in einer Spalte berechnen.

  • Vergleichen

    Die Funktionen in der Kategorie Vergleichen werden alle für Vergleiche verwendet: Sie können die Werte in zwei Spalten paarweise oder jeden Wert in einer Spalte mit einer bestimmten Konstanten vergleichen. Mit dem Vergleich von Spalten können Sie beispielsweise feststellen, ob die Werte in zwei Datasets gleich sind. Oder Sie verwenden eine Konstante, wie beispielsweise einen maximal zulässigen Wert, um Ausreißer in einer numerischen Spalte zu finden.

  • Vorgänge

    Diese Kategorie enthält die grundlegenden mathematischen Funktionen: Addition, Subtraktion, Multiplikation und Division. Sie können entweder mit Spalten oder Konstanten arbeiten. Sie können beispielsweise den Wert in Spalte A mit dem Wert in Spalte B addieren. Oder Sie können von jedem Wert in Spalte A eine Konstante, wie beispielsweise einen zuvor berechneten Mittelwert, subtrahieren.

  • Runden

    Diese Kategorie umfasst eine Reihe von Funktionen zum Ausführen von Vorgängen, z. b. Rundung, Obergrenze, Fußboden und Abschneiden auf verschiedene Genauigkeits Stufen. Sie können die Genauigkeitsstufe sowohl für Dezimal- als auch für Ganzzahlen angeben.

  • Spezielle mathematische Funktionen

    Die Kategorie Sonderfunktionen beinhaltet mathematische Funktionen, die vor allem im Bereich Data Science verwendet werden, wie elliptische Integrale und die Gaußsche Fehlerfunktion.

  • Trigonometrische Funktionen

    Diese Kategorie enthält alle standardmäßigen drei Funktionen. So können Sie beispielsweise das Bogenmaß in Grad konvertieren oder Funktionen wie Tangens entweder als Bogenmaß oder in Grad berechnen. Diese Funktionen sind unär, d. h. sie verwenden eine einzige Wertspalte als Eingabe, wenden die trigonometrische Funktion an und geben als Ergebnis eine Wertspalte zurück. Daher müssen Sie sicherstellen, dass der Eingabespalte der richtige Typ zugewiesen ist und sie die richtigen Werte für die angegebene Operation enthält.

Beispiele

Beispiele für die Verwendung von Apply Math Operation finden Sie in diesen Beispiel Experimenten in der Azure AI Gallery:

  • Farb Quantisierung: ein Satz von Spaltenwerten wird von einem anderen Spaltenwert subtrahiert, und dann werden die Ergebnisse quadriert.

  • Vorhersage der Kundenbeziehung: die Konstante 1 wird allen Werten in einer Spalte hinzugefügt, um zwischen Nullen und fehlenden Werten zu unterscheiden.

  • Vorhersage von Flugverspätungen: veranschaulicht verschiedene Vorgänge, einschließlich Rundung und Division.

  • Direct Marketing: verwendet Vergleichs Vorgänge, um zu bestimmen, ob Wahrscheinlichkeits Bewertungen einem erforderlichen Wert entsprechen.

Verwenden von Apply Math Operation

Für das Modul zum Anwenden einer mathematischen Operation ist ein Dataset erforderlich, dass mindestens eine Spalte mit ausschließlich Zahlen enthält. Die Zahlen können diskret oder kontinuierlich sein, müssen aber ein numerischer Datentyp und keine Zeichenfolge sein.

Sie können die gleiche Operation auf mehrere numerische Spalten anwenden, wobei jedoch alle Spalten zum selben Dataset gehören müssen.

Jede Instanz dieses Moduls kann jeweils nur einen Operationstyp ausführen. Zum Auszuführen komplexer mathematischer Operationen müssen Sie möglicherweise mehrere Instanzen des Moduls zum Anwenden einer mathematischen Operation miteinander verketten.

  1. Fügen Sie Ihrem Experiment das Modul Apply Math Operation hinzu. Sie finden dieses Modul in der Kategorie statistische Funktionen .

  2. Stellen Sie eine Verbindung mit einem Dataset her, das mindestens eine numerische Spalte enthält.

  3. Klicken Sie auf Kategorie, um den Typ der auszuführenden mathematischen Operation auszuwählen.

    Um z. b. grundlegende Arithmetik für Spalten zu verwenden, wählen Sie Vorgänge aus. Um einen Logarithmus oder eine Obergrenze zu erhalten, wählen Sie Basic aus. Verwenden Sie zum Vergleichen von Spalten von Werten den- Vergleich.

    Tipp

    Alle anderen Optionen ändern sich je nach Art des gewählten mathematischen Vorgangs. Außerdem setzt jede Änderung an der Kategorie alle anderen Optionen zurück. Stellen Sie daher sicher, dass Sie zuerst aus Kategorie auswählen.

  4. Wählen Sie eine bestimmte Operation aus der Liste in dieser Kategorie aus.

  5. Wählen Sie mindestens eine Quellspalte aus, für die die Berechnung durchgeführt werden soll.

    • Jede ausgewählte Spalte muss ein numerischer Datentyp sein.
    • Der Datenbereich muss für die ausgewählte mathematische Operation gültig sein. Andernfalls wird ein Fehler oder ein NaN-Ergebnis (Not a Number, Keine Zahl) angezeigt. Beispielsweise ist Ln(-1.0) eine ungültige Operation und führt zum Wert NaN.
  6. Legen Sie zusätzliche Parameter fest, die für den jeweiligen Operationstyp erforderlich sind.

  7. Verwenden Sie die Option Output mode, um anzugeben, wie die mathematische Operation generiert werden soll:

    • Append. Alle als Eingaben verwendeten Spalten sind im ausgegebenen Dataset enthalten, und es wird eine zusätzliche Spalte angefügt, die die Ergebnisse der mathematischen Operation enthält.
    • Inplace. Die Werte in den als Eingaben verwendeten Spalten werden durch die neuen berechneten Werte ersetzt.
    • ResultOnly. Es wird eine einzelne Spalte mit den Ergebnissen der mathematischen Operation zurückgegeben.
  8. Führen Sie das Experiment aus, oder klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Modul Apply Math Operation , und wählen Sie ausgewählte ausführen aus.

Ergebnisse

Wenn Sie die Ergebnisse mit den Optionen Append oder ResultOnly generieren, werden in den Spaltenüberschriften des zurückgegebenen Datasets die Operation und die verwendeten Spalten angegeben. Wenn Sie z. B. zwei Spalten mit dem Operator Equals vergleichen, sehen die Ergebnisse wie folgt aus:

  • Equals(Col2_Col1), gibt an, dass Sie Col2 mit Col1 überprüft haben.
  • Equals(Col2_$10), gibt an, dass Sie Spalte 2 mit der Konstanten 10 verglichen haben.

Auch wenn Sie die Option Inplace verwenden, werden die Quelldaten nicht gelöscht oder geändert. die Spalte im ursprünglichen DataSet ist weiterhin in Studio (klassisch) verfügbar. Um die ursprünglichen Daten anzuzeigen, können Sie das Modul Spalten hinzufügen anschließen und es mit der Ausgabe des Moduls zum Anwenden einer mathematischen Operation verbinden.

Grundlegende mathematische Operationen

Die Funktionen in der Kategorie Grundlegende Funktionen verwenden in der Regel einen Einzelwert aus einer Spalte, führen die vordefinierte Operation aus und geben einen Einzelwert zurück. Für einige Funktionen können Sie eine Konstante als zweites Argument angeben.

Azure Machine Learning unterstützt die folgenden Funktionen in der Kategorie Grundlegende Funktionen:

Abs

Gibt den absoluten Wert der ausgewählten Spalte zurück.

Atan2

Gibt den umgekehrten Tangens des vierten Quadranten zurück.

Wählen Sie die Spalten aus, die die Punktkoordinaten enthalten. Für das zweite Argument, das der x-Koordinate entspricht, können Sie ebenfalls eine Konstante angeben.

Entspricht der ATAN2-Funktion in MATLAB.

Conj

Gibt die Konjugation für die Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

CubeRoot

Gibt die Kubikwurzel für die Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

Doublefaktorielle * *

Gibt die Doppelfakultät für die Werte in der ausgewählten Spalte zurück. Die Doppelfakultät ist eine Erweiterung der normalen Fakultätsfunktion und wird mit „x!!“ angegeben.

Eps

Gibt die Größe des Abstands zwischen dem aktuellen Wert und der nächsthöheren Zahl mit doppelter Genauigkeit zurück. Entspricht der EPS-Funktion in MATLAB.

Exp

Potenziert die Basis e mit dem Wert in der ausgewählten Spalte. Dies entspricht der EXP-Funktion in Excel.

Exp2

Gibt das Exponential der Basis 2 der Argumente zurück und löst nach y = x * 2t auf, wobei „t“ eine Wertspalte mit Exponenten ist.

Für Exp2 können Sie ein zweites Argument x angeben, bei dem es sich entweder um eine Konstante oder eine andere Spalte mit Werten handeln kann.

Geben Sie im zweiten Argumenttyp an, ob der Multiplikator t als Konstante oder ein Wert in einer Spalte bereitgestellt werden soll.

Sie können eine einzelne Spalte mit den Exponent-Werten auswählen oder den Exponent-Wert in das Textfeld Constant Second Argument eingeben. Wählen Sie dann in Spalten Satz die Spalte aus, die die Exponentenwerte enthält.

Wenn Sie beispielsweise eine Spalte mit den Werten {0,1,2,3,4,5} sowohl für den Multiplikator als auch für den Exponenten auswählen, gibt die Funktion {0, 2, 8, 24, 64 160) zurück.

ExpMinus1

Gibt den negativen Exponenten für Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

Fakultät

Gibt die Fakultät für Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

Hypotenuse

Berechnet die Hypotenuse für ein Dreieck, in dem die Länge einer Seite als Wertspalte und die Länge der zweiten Seite entweder als Konstante oder als zwei Spalten angegeben wird.

ImaginaryPart

Gibt den Imaginärteil der Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

Ln

Gibt den natürlichen Logarithmus für die Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

LnPlus1

Gibt den natürlichen Logarithmus plus 1 für die Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

Log

Gibt den Logarithmus der Werte in der ausgewählten Spalte bezogen auf die angegebene Basis zurück.

Sie können die Basis (das zweite Argument) entweder als Konstante oder durch Auswahl einer anderen Wertspalte angeben.

Log10

Gibt den Logarithmus zur Basis 10 zu den Werten in der ausgewählten Spalte zurück.

Log2

Gibt den Logarithmus zur Basis 2 für die Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

NthRoot

Gibt die n-te Wurzel des Werts unter Verwendung eines von Ihnen angegebenen n-Werts zurück.

Wählen Sie mithilfe der Option ColumnSet die Spalten aus, für die die Wurzel berechnet werden soll.

Wählen Sie in Zweiter Argumenttyp eine andere Spalte aus, die die Wurzel enthält, oder geben Sie eine Konstante an, die als Wurzel verwendet werden soll.

Wenn das zweite Argument eine Spalte ist, wird jeder Wert in der Spalte als Wert von n für die entsprechende Zeile verwendet. Wenn das zweite Argument eine Konstante ist, geben Sie den Wert für n in das Textfeld Constant Second Argument ein.

Pow

Berechnet die Potenz der Basis X für jeden Wert in der ausgewählten Spalte mit Y.

Wählen Sie zunächst mithilfe der Option ColumnSet die Spalten aus, die die Basis enthalten, bei der es sich um einen float-Wert handeln soll.

Wählen Sie in Zweiter Argumenttyp eine Spalte aus, die den Exponenten enthält, oder geben Sie eine Konstante an, die als Exponent verwendet werden soll.

Wenn das zweite Argument eine Spalte ist, wird jeder Wert in der Spalte als Exponent für die entsprechende Zeile verwendet. Wenn das zweite Argument eine Konstante ist, geben Sie den Wert für den Exponenten in das Textfeld Constant second argument ein.

RealPart

Gibt den reellen Teil der Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

Sqrt

Gibt die Quadratwurzel für die Werte in der ausgewählten Spalte zurück.

SqrtPi

Jeder Wert in der ausgewählten Spalte wird mit Pi multipliziert, anschließend wird die Quadratwurzel des Ergebnisses zurückgegeben.

Square

Quadriert die Werte in der ausgewählten Spalte.

Vergleichs Vorgänge

Verwenden Sie die Vergleichsfunktionen in Azure Machine Learning Studio (klassisch), wenn Sie zwei Sätze von Werten gegenseitig testen müssen. Beispielsweise müssen Sie in einem Experiment möglicherweise diese Vergleichs Vorgänge ausführen:

  • Bewerten einer Spalte in einem Wahrscheinlichkeitsmodell anhand eines Schwellenwerts.
  • Stellen Sie fest, ob zwei Resultsets identisch sind, und fügen Sie für jede abweichende Zeile ein false-Flag hinzu, das für die weitere Verarbeitung oder Filterung verwendet werden kann.

EqualTo

Gibt „True“ zurück, wenn die beiden Werte gleich sind.

GreaterThan

Gibt „True“ zurück, wenn die Werte in Spaltensatz größer als die angegebene Konstante oder größer als die entsprechenden Werte in der Vergleichsspalte sind.

GreaterThanOrEqualTo

Gibt „True“ zurück, wenn die Werte in Spaltensatz größer oder gleich der angegebenen Konstanten oder größer oder gleich den entsprechenden Werten in der Vergleichsspalte sind.

LessThan

Gibt „True“ zurück, wenn die Werte in Spaltensatz kleiner als die angegebene Konstante oder kleiner als die entsprechenden Werte in der Vergleichsspalte sind.

LessThanOrEqualTo

Gibt „True“ zurück, wenn die Werte in Spaltensatz kleiner oder gleich der angegebenen Konstanten oder kleiner oder gleich den entsprechenden Werten in der Vergleichsspalte sind.

NotEqualTo

Gibt "True" zurück, wenn die Werte in Column set ungleich zu der Konstante oder der Vergleichsspalte sind, andernfalls wird "False" zurückgegeben.

PairMax

Gibt den jeweils größeren Wert zurück – den Wert in Column set oder den Wert in der Konstante oder der Vergleichsspalte.

PairMin

Gibt den kleineren Wert zurück – den Wert in Spaltensatz oder den Wert der Konstanten oder in der Vergleichsspalte.

Arithmetische Operationen

Umfasst die grundlegenden arithmetischen Operationen: Addition und Subtraktion, Division und Multiplikation. Da die meisten Operationen binär sind und zwei Zahlen erfordern, wählen Sie zuerst die Operation und dann die Spalte oder die Zahlen, die im ersten und zweiten Argument verwendet werden sollen.

Die Reihenfolge, in der Sie die Spalten für Division und Subtraktion auswählen, mag kontraintuitiv erscheinen. Um das Ergebnis jedoch besser zu verstehen, zeigt die Spaltenüberschrift die Operationsbezeichnung und die Reihenfolge an, in der die Spalten verwendet wurden.

Vorgang Num1 Num2 Ergebnisspalte Ergebniswert
Addition 1 5 Add(Num2_Num1) 4
Multiplikation 1 5 Multiple(Num2_Num1) 5
Subtraktion 1 5 Subtract(Num2_Num1) 4
Subtraktion 0 1 Subtract(Num2_Num1) 0
Division 1 5 Divide(Num2_Num1) 5
Division 0 1 Divide(Num2_Num1) Unendlich

Hinzufügen

Geben Sie die Quell Spalten mithilfe von Spalten Satz an, und fügen Sie dann den Werten eine Zahl hinzu, die im Argument für konstantenoperation angegeben ist.

Wenn Sie die Werte in zwei Spalten hinzufügen möchten, wählen Sie eine Spalte oder Spalten mithilfe des Spalten Satzes aus, und wählen Sie dann mithilfe des Vorgangs Arguments eine zweite Spalte aus.

Dividieren

Multipliziert die Werte in Column set mit einer Konstante oder den in in Operation argument definierten Spaltenwerten. Anders ausgedrückt: Sie wählen zuerst den Divisor und dann die Dividende aus. Der Ausgabewert ist der Quotient.

Multiplizieren

Dividiert die Werte in Column set durch die angegebene Konstante bzw. die angegebenen Spaltenwerte.

Subtrahieren

Geben Sie die zu subtrahierende Zahl (Subtrahend) mithilfe der Dropdown Liste Vorgangs Argument an. Sie können entweder eine Konstante oder eine Wertspalte auswählen. Geben Sie dann die Spalte mit den Werten an, die verarbeitet werden soll (das Minuend), indem Sie eine andere Spalte auswählen, indem Sie die zweite Spalten Satz Option verwenden.

Sie können eine Konstante von jedem Wert in einer Spalte mit Werten subtrahieren, jedoch nicht den umgekehrten Vorgang. Verwenden Sie hierzu stattdessen Addition.

Rundungs Vorgänge

Studio (klassisch) unterstützt eine Vielzahl von Rundungs Vorgängen. Bei vielen Operationen müssen Sie angeben, wie genau gerundet werden soll. Sie können entweder eine statische Genauigkeit verwenden, die als Konstante angegeben ist, oder Sie können einen dynamischen Genauigkeitswert anwenden, der aus einer Wertspalte abgerufen wird.

  • Wenn Sie eine Konstante verwenden, legen Sie den Genauigkeitstyp auf Konstante fest, und geben Sie dann die Anzahl der Stellen als Ganzzahl in das Textfeld Konstante Genauigkeit ein. Wenn Sie keine Ganzzahl eingeben, gibt das Modul zwar keinen Fehler aus, aber es können unerwartete Ergebnisse angezeigt werden.

  • Um für jede Zeile im Dataset einen anderen Genauigkeitswert zu verwenden, legen Sie für Genauigkeitstyp****ColumnSet fest, und wählen Sie dann die Spalte aus, die die entsprechenden Genauigkeitswerte enthält.

Ceiling

Gibt die Obergrenze für die Werte in Column set zurück.

CeilingPower2

Gibt die quadrierte Obergrenze für die Werte in Column set zurück.

Etage

Gibt die Untergrenze für die Werte in Column set mit der angegebenen Genauigkeit zurück.

Mod

Gibt den Bruchteil der Werte in Column set mit der angegebenen Genauigkeit zurück.

Quotient

Gibt den Bruchteil der Werte in Column set mit der angegebenen Genauigkeit zurück.

Rest

Gibt den Rest für die Werte in Column set zurück.

RoundDigits

Gibt die Werte in Column set nach der 4/5-Regel auf die angegebene Anzahl von Stellen gerundet zurück.

RoundDown

Gibt die Werte in Column set auf die angegebene Anzahl von Stellen abgerundet zurück.

RoundUp

Gibt die Werte in Column set auf die angegebene Anzahl von Stellen aufgerundet zurück.

ToEven

Gibt die Werte in Column set auf die nächste ganze gerade Zahl gerundet zurück.

ToOdd

Gibt die Werte in Column set auf die nächste ganze ungerade Zahl gerundet zurück.

Truncate

Schneidet die Werte in Column set ab, indem alle Ziffern entfernt werden, die für die angegebene Genauigkeit unzulässig sind.

Besondere mathematische Funktionen

Diese Kategorie enthält mathematische Sonderfunktionen, die häufig in Data Science verwendet werden. Sofern nicht anders angegeben, ist die Funktion unär und gibt die spezifizierte Berechnung für jeden Wert in der oder den ausgewählten Spalten zurück.

Beta

Gibt den Wert der Eulerschen Betafunktion zurück.

EllipticIntegralE

Gibt den Wert des unvollständigen elliptischen Integrals zurück.

EllipticIntegralK

Gibt den Wert des vollständigen elliptischen Integrals (K) zurück.

Erf

Gibt den Wert der Fehlerfunktion zurück.

Die Fehlerfunktion (auch Gaußsche Fehlerfunktion genannt) ist eine Sonderfunktion der Sigmoidfunktion, die in der Wahrscheinlichkeit zur Beschreibung der Diffusion verwendet wird.

Erfc

Gibt den Wert der komplementären Fehlerfunktion zurück.

Erfc ist als „1 – erf(x)“ definiert.

ErfScaled

Gibt den Wert der skalierten Fehlerfunktion zurück.

Die skalierte Version der Fehlerfunktion kann zur Vermeidung eines arithmetischen Unterlaufs verwendet werden.

Erfinverse

Gibt den Wert der umgekehrten Erf-Funktion zurück.

ExponentialIntegralEin

Gibt den Wert der Integralexponentialfunktion Ei zurück.

Gamma

Gibt den Wert der Gammafunktion zurück.

GammaLn

Gibt den natürlichen Logarithmus der Gammafunktion zurück.

GammaRegularizedP

Gibt den Wert der regularisierten, unvollständigen Gammafunktion zurück.

Diese Funktion verwendet ein zweites Argument, das entweder als Konstante oder als Wertspalte angegeben werden kann.

GammaRegularizedPInverse

Gibt den Wert der umgekehrten, regularisierten, unvollständigen Gammafunktion zurück.

Diese Funktion verwendet ein zweites Argument, das entweder als Konstante oder als Wertspalte angegeben werden kann.

GammaRegularizedQ

Gibt den Wert der regularisierten, unvollständigen Gammafunktion zurück.

Diese Funktion verwendet ein zweites Argument, das entweder als Konstante oder als Wertspalte angegeben werden kann.

GammaRegularizedQInverse

Gibt den Wert der umgekehrten, generalisierten, regularisierten, unvollständigen Gammafunktion zurück.

Diese Funktion verwendet ein zweites Argument, das entweder als Konstante oder als Wertspalte angegeben werden kann.

PolyGamma

Gibt den Wert der Polygammafunktion zurück.

Diese Funktion verwendet ein zweites Argument, das entweder als Konstante oder als Wertspalte angegeben werden kann.

Drei metrische Funktionen

Diese Kategorie umfasst die meisten wichtigen trigonometrischen und umgekehrten trigonometrischen Funktionen. Alle trigonometrischen Funktionen sind unär und erfordern keine zusätzlichen Argumente.

Acos

Berechnet den Arkuskosinus für die Spaltenwerte.

AcosDegree

Berechnet den Arkuskosinus für die Spaltenwerte in Grad.

Acosh

Berechnet den hyperbolischen Arkuskosinus für die Spaltenwerte.

Acot

Berechnet den Arkuskotangens für die Spaltenwerte.

AcotDegrees

Berechnet den Arkuskotangens für die Spaltenwerte in Grad.

Acoth

Berechnet den hyperbolischen Arkuskotangens für die Spaltenwerte.

Acsc

Berechnet den Arkuskosekans für die Spaltenwerte.

AcscDegrees

Berechnet den Arkuskosekans für die Spaltenwerte in Grad.

Asec

Berechnet den Arkussekans für die Spaltenwerte.

AsecDegrees

Berechnet den Arkussekans für die Spaltenwerte in Grad.

Asech

Berechnet den hyperbolischen Arkussekans für die Spaltenwerte.

Asin

Berechnet den Arkussinus für die Spaltenwerte.

AsinDegrees

Berechnet den Arkussinus für die Spaltenwerte in Grad.

Asinh

Berechnet den hyperbolischen Arkussinus für die Spaltenwerte.

Atan

Berechnet den Arkustangens für die Spaltenwerte.

AtanDegrees

Berechnet den Arkustangens für die Spaltenwerte in Grad.

Atanh

Berechnet den hyperbolischen Arkustangens für die Spaltenwerte.

Cis

Gibt eine Funktion mit komplexen Werten zurück, die aus Sinus und Kosinus mit der Definition CIS, = cos, = der Wert ISIN, erstellt wurde.

Cos

Berechnet den Kosinus für die Spaltenwerte.

CosDegrees

Berechnet den Kosinus für die Spaltenwerte in Grad.

Cosh

Berechnet den hyperbolischen Kosinus für die Spaltenwerte.

Cot

Berechnet den Kotangens für die Spaltenwerte.

CotDegrees

Berechnet den Kotangens für die Spaltenwerte in Grad.

Coth

Berechnet den hyperbolischen Kotangens für die Spaltenwerte.

Csc

Berechnet den Kosekans für die Spaltenwerte.

CscDegrees

Berechnet den Kosekans für die Spaltenwerte in Grad.

Csch

Berechnet den hyperbolischen Kosekans für die Spaltenwerte.

DegreesToRadians

Konvertiert Grade in Bogenmaße.

Sec

Berechnet den Sekans für die Spaltenwerte.

aSecDegrees

Berechnet den Sekans für die Spaltenwerte in Grad.

aSech

Berechnet den hyperbolischen Sekans für die Spaltenwerte.

Signieren

Gibt das Vorzeichen der Spaltenwerte zurück.

Sin

Berechnet den Sinus für die Spaltenwerte.

Sinc

Berechnet den Sinus-Kosinus-Wert für die Spaltenwerte.

SinDegrees

Berechnet den Sinus für die Spaltenwerte in Grad.

Sinh

Berechnet den hyperbolischen Sinus für die Spaltenwerte.

Tan

Berechnet den Tangens für die Spaltenwerte.

TanDegrees

Berechnet den Tangens für das Argument in Grad.

Tanh

Berechnet den hyperbolischen Tangens für die Spaltenwerte.

Technische Hinweise

Dieser Abschnitt enthält Implementierungsdetails, Tipps und Antworten auf häufig gestellte Fragen.

Vorgänge für mehrere Spalten

Gehen Sie vorsichtig vor, wenn Sie mehr als eine Spalte als zweiten Operator auswählen. Die Ergebnisse sind bei einer einfachen Operation leicht verständlich, wie z. B. das Addieren einer Konstanten zu allen Spalten.

Nehmen wir an, Ihr Dataset besteht aus mehreren Spalten und Sie addieren das Dataset mit sich selbst. In den Ergebnissen wird jede Spalte wie folgt mit sich selbst addiert:

Num1 Num2 Num3 Add(Num1_Num1) Add(Num2_Num2) Add(Num3_Num3)
1 5 2 2 10 4
2 3 -1 4 6 -2
0 1 -1 0 2 -2

Wenn Sie komplexere Berechnungen durchführen müssen, können Sie mehrere Instanzen von des Moduls zum Anwenden einer mathematischen Operation miteinander verketten. Sie können z. B. zwei Spalten mit einer Instanz von Apply Math Operation hinzufügen und dann eine andere Instanz von Apply Math Operation verwenden, um die Summe durch eine Konstante zu dividieren und so den Mittelwert zu erhalten.

Verwenden Sie alternativ eines der folgenden Module, um alle Berechnungen gleichzeitig mit SQL-, R-oder python-Skripts durchzuführen:

Unäre und binäre Funktionen

Bei einer unären Operation erstellen Sie Berechnungen, die auf Spaltenwerten basieren, ohne auf andere Spalten oder Konstanten zu verweisen.

Sie können z. B. die Werte der Spalte auf eine bestimmte Genauigkeit kürzen, Werte auf- oder abrunden oder Ober- und Untergrenzwerte ermitteln.

Ein Beispiel für eine unäre Operation ist Abs(X), wobei X die als Eingabe angegebene Spalte ist.

Bei einer binären Operation geben Sie zwei Sätze von Werten an. Das erste Argument muss immer eine Spalte oder eine Gruppe von Spalten sein, während das zweite Argument eine Zahl sein kann, die Sie als Konstante oder eine andere Spalte angeben.

Ein Beispiel für eine binäre Operation mit zwei Spalten ist Subtract(X,Y), wobei X ist die erste ausgewählte Spalte und Y die zweite Spalte ist.

Ein Beispiel für die Verwendung einer binären Operation, die eine Spalte und eine Konstante kombiniert, ist Subtract(X,mean), wobei Sie den Mittelwert der Spalte als Konstante eingeben und von jedem Wert in Spalte X subtrahieren.

Verarbeiten von Zahlen in kategorischen Spalten

Die Unterstützung von kategorischen Werten, die als Zahlen dargestellt werden, hängt von der Funktion und der Anzahl der Argumente ab, die die Funktion annimmt.

  • Wenn Ihr Vorgang Zahlen enthält, die als kategorische Spalten festgelegt sind, kann eine unäre Operation auf kategorische Datenwerte angewendet werden.

  • Wenn eine unäre Operation auf eine Kategories palte angewendet wird, können die kategoriedatenwerte der Eingabe Spalte so transformiert werden, dass Sie den zugeordneten kategorischen Datenwerten der Ausgabe Spalte entsprechen. In diesem Fall werden die Werte zusammengeführt, sodass die Anzahl der kategorischen Datenwerte in der Ausgabe immer kleiner ist als die Anzahl der Werte in der Eingabe.

  • Wenn eine binäre Operation auf eine Kategories palte und eine andere Spalte angewendet wird, sieht das erwartete Verhalten wie folgt aus:

    • Wenn es sich bei der anderen Spalte um eine dichte Spalte handelt, ist die Ausgabespalte eine Kategorie.

      In der Eingabe vorhandene Kategoriedatenwerte gehen verloren.

      Die Ausgabespalte enthält nur die Werte, die in den Ausgabespaltendaten vorhanden sind.

    • Wenn die andere Spalte eine Spalte mit geringer Dichte ist, ist die Ausgabespalte ebenfalls mit geringer Dichte.

    • Wenn beide Argumente einer binären Operation Spalten mit geringer Dichte sind, enthält die Ergebnisspalte an allen Stellen Hintergrundnullen, an denen beide Eingabespalten Hintergrundnullen enthalten haben.

Verarbeiten von Spalten mit geringer Dichte

Bei unären Vorgängen bleiben alle Elemente von sparsespalten, die Hintergrund Nullen entsprechen, nicht verarbeitet.

Wenn bei binären Vorgängen ein Argument eine sparsespalte ist und das andere Argument eine Dichte Spalte ist, ist die resultierende Spalte eine geringe Dichte, bei der alle Hintergrund Nullen aus der Eingabe aus der Spalte mit geringer Dichte weitergegeben wurden.

Erwartete Eingaben

Name type Beschreibung
Dataset Datentabelle Eingabedataset

Ausgaben

Name type Beschreibung
Ergebnisdataset Datentabelle Ergebnisdataset

Weitere Informationen

Statistische Funktionen
Modulliste von A bis Z