Aggiungere un componente Columns

Questo articolo descrive un componente nella finestra di progettazione di Azure Machine Learning.

Usare questo componente per concatenare due set di dati. È possibile combinare tutte le colonne dei due set di dati specificati come input per creare un singolo set di dati. Se è necessario concatenare più di due set di dati, usare diverse istanze di Aggiungi colonne.

Come configurare l'aggiunta di colonne

1. Aggiungere il componente Aggiungi colonne alla pipeline.

2. Connettere i due set di dati da concatenare. Se si desidera combinare più di due set di dati, è possibile concatenare diverse combinazioni di Aggiungi colonne.

   • È possibile combinare due colonne con un numero diverso di righe. Il set di dati di output viene riempito con valori mancanti per ogni riga nella colonna di origine più piccola.

   • Non è possibile scegliere singole colonne da aggiungere. Quando si usa Aggiungi colonne, tutte le colonne di ogni set di dati vengono concatenate. Pertanto, se si vuole aggiungere solo un subset delle colonne, usare Select Columns in Dataset per creare un set di dati con le colonne desiderate.

3. Inviare la pipeline.

Risultati

Dopo l'esecuzione della pipeline:

• Per visualizzare le prime righe del nuovo set di dati, fare clic con il pulsante destro del mouse sul componente Aggiungi colonne e scegliere Visualizza. In alternativa, selezionare il componente e passare alla scheda Output nel pannello destro, fare clic sull'icona dell'istogramma negli output delle porte per visualizzare il risultato.

Il numero di colonne nel nuovo set di dati equivale alla somma delle colonne di entrambi i set di dati di input.

Se sono presenti due colonne con lo stesso nome nei set di dati di input, viene aggiunto un suffisso numerico al nome della colonna. Ad esempio, se sono presenti due istanze di una colonna denominata TargetOutcome, la colonna sinistra verrà rinominata TargetOutcome_1 e la colonna destra verrà rinominata TargetOutcome_2.

Passaggi successivi

Vedere il set di componenti disponibili per Azure Machine Learning.