열 추가

한 데이터 집합에서 다른 데이터 집합으로 열 집합 추가

범주: 데이터 변환/조작

참고

적용 대상: Machine Learning Studio (클래식)

이 콘텐츠는 Studio (클래식)에만 해당 됩니다. Azure Machine Learning 디자이너에는 비슷한 끌어서 놓기 모듈이 추가 되었습니다. 이 문서에서는 두 가지 버전을 비교 하는방법에 대해 자세히 알아보세요.

모듈 개요

이 문서에서는 Azure Machine Learning Studio (클래식)의 열 추가 모듈을 사용 하 여 두 데이터 집합을 연결 하는 방법을 설명 합니다.

지정 하는 두 데이터 집합의 모든 열을 입력으로 결합 하 여 단일 데이터 집합을 만듭니다. 세 개 이상의 데이터 집합을 연결 해야 하는 경우 열 추가 의 여러 인스턴스를 사용 합니다.

서로 다른 수의 행을 포함 하는 두 데이터 집합을 결합 하는 경우 공통 키 열에서 외부 조인을 지 원하는 조인 데이터 모듈을 사용 하는 것이 좋습니다.

열 추가를 구성 하는 방법

  1. 열 추가 모듈을 실험에 추가 합니다.

  2. 연결 하려는 두 데이터 집합을 연결 합니다. 세 개 이상의 데이터 집합을 결합 하려는 경우에는 여러 개의 을 조합 하 여 함께 사용할 수 있습니다.

    • 행 수가 다른 두 개의 열을 결합할 수 있습니다. 출력 데이터 집합은 작은 원본 열의 각 행에 대해 누락 된 값으로 채워집니다.

    • 추가할 개별 열을 선택할 수 없습니다. 열 추가 를 사용 하는 경우 각 데이터 집합의 모든 열이 연결 됩니다. 따라서 열의 하위 집합만 추가 하려면 데이터 집합의 열 선택 을 사용 하 여 원하는 열이 포함 된 데이터 집합을 만듭니다.

  3. 실험을 실행합니다.

결과

실험을 실행 한 후:

  • 새 데이터 집합의 첫 번째 행을 보려면 열 추가 의 출력을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 하 고 시각화 를 선택 합니다.
  • 연결 된 데이터 집합을 저장 하 고 이름을로 하려면 출력을 마우스 오른쪽 단추로 클릭 하 고 데이터 집합으로 저장 을 선택 합니다.

새 데이터 집합의 열 수는 두 입력 데이터 집합의 열 합과 같습니다.

입력 데이터 집합에 이름이 같은 열이 두 개 있으면 오른쪽 입력 열에서 사용한 데이터 집합의 열 이름에 숫자 접미사가 추가됩니다. 예를 들어 이름이 TargetOutcome 인 열의 인스턴스가 두 개이면 오른쪽 열의 이름은 TargetOutcome (1) 로 바뀝니다.

예제

실험에서 열 추가 를 사용 하는 방법에 대 한 예는 Azure AI Gallery를 참조 하세요.

예상 입력

속성 유형 설명
왼쪽 데이터 집합입니다. 데이터 테이블 왼쪽 데이터 집합입니다.
오른쪽 데이터 집합입니다. 데이터 테이블 오른쪽 데이터 집합입니다.

출력

속성 유형 설명
결합된 데이터 집합입니다. 데이터 테이블 결합된 데이터 집합입니다.

예외

예외 설명
오류 0003 입력 데이터 집합 중 하나 이상이 null이거나 비어 있으면 예외가 발생합니다.
오류 0017 하나 이상의 지정된 열에 현재 모듈에서 지원되지 않는 유형이 있으면 예외가 발생합니다.

스튜디오 (클래식) 모듈과 관련 된 오류 목록은 Machine Learning 오류 코드를 참조 하세요.

API 예외 목록은 Machine Learning REST API 오류 코드를 참조 하세요.

참고 항목

조작은
데이터 변환
전체 모듈 목록