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Aggiungere righe

Importante

Il supporto dello studio di Azure Machine Learning (versione classica) terminerà il 31 agosto 2024. È consigliabile passare ad Azure Machine Learning entro tale data.

A partire dal 1° dicembre 2021 non sarà possibile creare nuove risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica). Fino al 31 agosto 2024 sarà possibile continuare a usare le risorse dello studio di Azure Machine Learning (versione classica).

La documentazione relativa allo studio di Machine Learning (versione classica) è in fase di ritiro e potrebbe non essere aggiornata in futuro.

Aggiunge un set di righe di un set di dati di input alla fine di un altro set di dati

Categoria: Trasformazione/Manipolazione dei dati

Nota

Si applica a: Machine Learning Studio (versione classica)

Nella finestra di progettazione sono disponibili moduli simili Azure Machine Learning trascinamento della selezione.

Panoramica del modulo

Questo articolo descrive come usare il modulo Add Rows (Aggiungi righe) in Machine Learning Studio (versione classica) per concatenare due set di dati. Nella concatenazione le righe del secondo set di dati vengono aggiunte alla fine del primo set di dati.

La concatenazione delle righe è utile in scenari come quelli seguenti:

  • È stata generata una serie di statistiche di valutazione che si desidera combinare in una tabella per agevolare il reporting.

  • Sono stati usati diversi set di dati che si desidera combinare per creare il set di dati finale.

Come usare Aggiungi righe

Per concatenare righe da due set di dati, le righe devono avere esattamente lo stesso schema. Ciò significa che nelle colonne è presente lo stesso numero di colonne e lo stesso tipo di dati.

  1. Trascinare il modulo Add Rows (Aggiungi righe) nell'esperimento. È possibile trovarlo in Data Transformation (Trasformazione dati) nella categoria Manipulate (Modifica ).

  2. Collegare i set di dati alle due porte di input. Il set di dati che si desidera aggiungere deve essere collegato alla seconda porta (destra).

  3. Eseguire l'esperimento. Il numero di righe nel set di dati di output deve essere uguale alla somma delle righe di entrambi i set di dati di input.

    Se si aggiunge lo stesso set di dati a entrambi gli input del modulo Add Rows , il set di dati viene duplicato.

Note tecniche

Questa sezione descrive i dettagli dell'implementazione e le domande comuni.

  • Quando si aggiungono righe non è possibile filtrare il set di dati di origine. Tutte le righe di entrambi i set di dati forniti come input sono concatenate quando si usa Add Rows.

  • Se si desidera aggiungere solo poche righe, usare Partition e Sample per definire una condizione in base alla quale filtrare le righe e generare un set di dati con solo le righe desiderate.

Esempio

Per esempi di come viene usato questo modulo, vedere il Azure AI Gallery:

Input previsti

Nome Tipo Descrizione
Dataset1 Tabella dati Righe del set di dati da aggiungere prima al set di dati di output
Dataset2 Tabella dati Righe del set di dati da aggiungere al primo set di dati

Output

Nome Tipo Descrizione
Set di dati di risultati Tabella dati Set di dati contenente tutte le righe dei set di dati di input

Eccezioni

Eccezione Descrizione
Errore 0003 Si verifica un'eccezione se uno o più i set di dati di input sono Null o vuoti.
Errore 0010 Si verifica un'eccezione se i nomi di colonna nei set di dati di input non corrispondono, mentre dovrebbero essere corrispondenti.
Errore 0016 Si verifica un'eccezione se i tipi di colonna dei set di dati di input passati al modulo dovrebbero essere compatibili ma non lo sono.
Errore 0008 Si verifica un'eccezione se il parametro non è compreso nell'intervallo.

Per un elenco di errori specifici dei moduli di Studio (versione classica), vedere l'Machine Learning codici di errore.

Per un elenco delle eccezioni API, vedere l'Machine Learning di errore dell'API REST.

Vedi anche

Manipolazione
Trasformazioni dei dati
Elenco moduli A-Z