Componente Adicionar Colunas

Este artigo descreve um componente no estruturador do Azure Machine Learning.

Utilize este componente para concatenar dois conjuntos de dados. Pode combinar todas as colunas dos dois conjuntos de dados que especificar como entradas para criar um único conjunto de dados. Se precisar de concatenar mais de dois conjuntos de dados, utilize várias instâncias de Adicionar Colunas.

Como configurar Adicionar Colunas

1. Adicione o componente Adicionar Colunas ao pipeline.

2. Ligue os dois conjuntos de dados que pretende concatenar. Se quiser combinar mais de dois conjuntos de dados, pode agrupar várias combinações de Adicionar Colunas.

   • É possível combinar duas colunas com 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 pode escolher colunas individuais a adicionar. Todas as colunas de cada conjunto de dados são concatenadas quando utiliza Adicionar Colunas. Por conseguinte, se quiser adicionar apenas um subconjunto das colunas, utilize Selecionar Colunas no Conjunto de Dados para criar um conjunto de dados com as colunas que pretende.

3. Submeta o pipeline.

Resultados

Após a execução do pipeline:

• Para ver as primeiras linhas do novo conjunto de dados, clique com o botão direito do rato no componente Adicionar Colunas e selecione Visualizar. Em alternativa, selecione o componente e mude para o separador Saídas no painel direito, clique no ícone de histograma nas saídas de Porta para visualizar o resultado.

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. Por exemplo, se existirem duas instâncias de uma coluna com o nome TargetOutcome, a coluna esquerda será renomeada TargetOutcome_1 e a coluna direita será renomeada TargetOutcome_2.

Passos seguintes

Veja o conjunto de componentes disponíveis para o Azure Machine Learning.