Adición de columnas
Importante
El soporte técnico de Machine Learning Studio (clásico) finalizará el 31 de agosto de 2024. Se recomienda realizar la transición a Azure Machine Learning antes de esa fecha.
A partir del 1 de diciembre de 2021 no se podrán crear recursos de Machine Learning Studio (clásico). Hasta el 31 de agosto de 2024, puede seguir usando los recursos de Machine Learning Studio (clásico) existentes.
- Consulte la información acerca de traslado de proyectos de aprendizaje automático de ML Studio (clásico) a Azure Machine Learning.
- Más información sobre Azure Machine Learning.
La documentación de ML Studio (clásico) se está retirando y es posible que no se actualice en el futuro.
Agrega un conjunto de columnas de un conjunto de datos a otro.
Categoría: Transformación y manipulación de datos
Nota:
Solo se aplica a: Machine Learning Studio (clásico)
Hay módulos para arrastrar y colocar similares en el diseñador de Azure Machine Learning.
Información general sobre el módulo
En este artículo se describe cómo usar el módulo Agregar columnas en Machine Learning Studio (clásico) para concatenar dos conjuntos de datos.
Combina todas las columnas de los dos conjuntos de datos que especifica como entradas para crear un único conjunto de datos. Si necesita concatenar más de dos conjuntos de datos, use varias instancias de Add Columns.
Al combinar dos conjuntos de datos que contienen un número diferente de filas, se recomienda usar el módulo Combinar datos, que admite combinaciones externas en una columna de clave común.
Cómo configurar Add Columns
Agregue el módulo Add Columns al experimento.
Conecte los dos conjuntos de datos que quiere concatenar. Si quiere combinar más de dos conjuntos de datos, puede encadenar varias combinaciones de Add Columns.
Es posible combinar dos columnas que tienen un número diferente de filas. El conjunto de datos de salida se rellena con los valores que faltan para cada fila de la columna de origen más pequeña.
No puede elegir columnas individuales para agregar. Todas las columnas de cada conjunto de datos se concatenan al usar Add Columns. Por lo tanto, si desea agregar solo un subconjunto de las columnas, use Seleccionar columnas en el conjunto de datos para crear un conjunto de datos con las columnas que desee.
Ejecute el experimento.
Results
Después de haber ejecutado el experimento:
- Para ver las primeras filas del nuevo conjunto de datos, haga clic con el botón derecho en la salida de Agregar columnas y seleccione Visualizar.
- Para guardar y dar nombre al conjunto de datos concatenado, haga clic con el botón derecho en la salida y seleccione Guardar como conjunto de datos .
El número de columnas en el nuevo conjunto de datos es igual a la suma de las columnas de ambos conjuntos de datos de entrada.
Si hay dos columnas con el mismo nombre en los conjuntos de datos de entrada, se agrega un sufijo numérico al nombre de la columna del conjunto de datos usado en la columna de entrada derecha. Por ejemplo, si hay dos instancias de una columna denominada TargetOutcome, el nombre de la columna derecha se cambiaría a TargetOutcome (1).
Ejemplos
Para obtener ejemplos de cómo se usa Agregar columnas en un experimento, consulte el Azure AI Gallery:
Predicción de relaciones con el cliente: una columna que contiene etiquetas se combina con un conjunto de datos de características.
Detección de cáncer de seno: los conjuntos de datos que contienen características se limpian y, a continuación, se combinan mediante Agregar filas, Agregar columnas y Combinar datos.
Entradas esperadas
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| Conjunto de datos izquierdo | Tabla de datos | Conjunto de datos izquierdo |
| Conjunto de datos derecho | Tabla de datos | Conjunto de datos derecho |
Output
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| Conjunto de datos combinado | Tabla de datos | Conjunto de datos combinado |
Excepciones
| Excepción | Descripción |
|---|---|
| Error 0003 | Se produce una excepción si uno o varios conjuntos de datos de entrada son nulos o están vacíos. |
| Error 0017 | Se produce una excepción si una o varias columnas especificadas tienen un tipo no compatible con el módulo actual. |
Para obtener una lista de errores específicos de los módulos de Studio (clásico), consulte Machine Learning códigos de error.
Para obtener una lista de excepciones de API, consulte Machine Learning códigos de error de la API REST.