Satır Ekleme

Giriş veri kümesinden başka bir veri kümesinin sonuna bir satır kümesi ekler

Kategori: veri dönüştürme/işleme

Not

Uygulama hedefi: Machine Learning Studio (klasik)

Bu içerik yalnızca Studio (klasik) ile ilgilidir. Benzer sürükle ve bırak modülleri Azure Machine Learning tasarımcısına eklenmiştir. Bu makalede iki sürümü karşılaştırandaha fazla bilgi edinin.

Modüle genel bakış

Bu makalede, iki veri kümesini birleştirmek için Azure Machine Learning satır ekleme modülünün nasıl kullanılacağı açıklanır. Birleştirme sırasında, ikinci veri kümesinin satırları ilk veri kümesinin sonuna eklenir.

Satırları birleştirme, aşağıdaki gibi senaryolarda faydalıdır:

  • Bir dizi değerlendirme istatistiği oluşturmuş ve bunları daha kolay raporlama için tek bir tabloda birleştirmek istiyorsunuz.

  • Farklı veri kümeleriyle çalışıyorsunuz ve son veri kümesi oluşturmak için veri kümelerini birleştirmek istiyorsunuz.

Satır Ekle kullanma

İki veri kümesinden satırları birleştirmek için, satırların tam olarak aynı şemaya sahip olması gerekir. Bu, aynı sayıda sütun ve sütunlarda aynı tür verilerin olması anlamına gelir.

  1. Satırları Ekle modülünü denemenize sürükleyin, bunu veri dönüştürme altında, işleme kategorisinde bulabilirsiniz.

  2. Veri kümelerini iki giriş bağlantı noktasına bağlayın. Eklemek istediğiniz veri kümesi ikinci (sağdaki) bağlantı noktasına bağlanmalıdır.

  3. Denemeyi çalıştırın. Çıktı veri kümesindeki satır sayısı, her iki giriş veri kümesinin satır toplamına eşit olmalıdır.

    Aynı veri kümesini satır ekle modülünün her iki girişe de eklerseniz, veri kümesi yinelenir.

Teknik notlar

Bu bölümde uygulama ayrıntıları ve sık sorulan sorular açık bir şekilde açık bir şekilde anlattır.

  • Satır eklerken kaynak veri kümesine filtre uygulamaz. Giriş olarak sağlanan her iki veri kümesinden gelen tüm satırlar, Satır Ekle'yi kullanırken bir bütündür.

  • Yalnızca birkaç satır eklemek için Bölümle ve Örnek'i kullanarak satırları filtrelemek ve yalnızca istediğiniz satırları içeren bir veri kümesi oluşturmak için bir koşul tanımlayın.

Örnekler

Bu modülün nasıl kullanıldıklarının örneklerini görmek için aşağıdaki Azure Yapay Zeka Galerisi:

  • Talep tahmini:Birden çok modeli tek bir veri kümesine değerlendirmenin sonucundan elde edilen sonucu birleştirir ve özel işleme için bir R Betiği Yürütme'ye iletir

  • Akciğer kanseri algılama:Yararlı özellikler içeren veri kümeleri temizlenir ve ardından Satır Ekle, Sütun Ekle veVerileri Birleştir kullanılarak bir araya geldi.

  • Öğrenci performansı tahmini:Matematik İşlemini Uygula kullanılarak hesaplanan özel ölçümlerin sonuçlarını birleştirmek için Satır Ekle'yi kullanır.

  • Zaman Serisi Tahmini:Özel ölçümler oluşturmak için R betiklerini kullanır ve ardından Satır Ekle'yi kullanarak bunları tek bir tabloda birleştirir.

Beklenen girişler

Ad Tür Description
Veri kümesi1 Veri Tablosu İlk olarak çıktı veri kümesine eklenecek veri kümesi satırları
Veri kümesi2 Veri Tablosu İlk veri kümesine eklenecek veri kümesi satırları

Çıkışlar

Ad Tür Description
Sonuç veri kümesi Veri Tablosu Giriş veri kümelerinin tüm satırlarını içeren veri kümesi

Özel durumlar

Özel durum Description
Hata 0003 Bir veya daha fazla giriş veri kümesi null veya boşsa bir özel durum oluşur.
Hata 0010 Giriş veri kümelerinde eşleşmesi gereken ancak olmayan sütun adları varsa bir özel durum oluşur.
Hata 0016 Modüle geçirilen giriş veri kümelerinin uyumlu sütun türleri olması, ancak bunu olmaması halinde bir özel durum oluşur.
Hata 0008 Parametre Aralık içinde değilse bir özel durum oluşur.

Studio (klasik) modüllerine özgü hataların listesi için bkz. Machine Learning hata kodları.

API özel durumlarının listesi için bkz. Machine Learning REST API hata kodları.

Ayrıca bkz.

İşleme
Veri dönüştürme
A-Z modül listesi