DataFrame 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.Data.Analysis

어셈블리:

Microsoft.Data.Analysis.dll

패키지:

Microsoft.Data.Analysis v0.21.1

인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.

public class DataFrame : Microsoft.ML.IDataView

type DataFrame = class
    interface IDataView

Public Class DataFrame
Implements IDataView

상속

Object

DataFrame

구현

IDataView

생성자

DataFrame(DataFrameColumn[])	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
DataFrame(IEnumerable<DataFrameColumn>)	를 사용하여 을 DataFramecolumns생성합니다.

속성

Columns	에 포함된 DataFrame 열을 로 반환합니다. DataFrameColumnCollection
Item[IEnumerable<Boolean>]	의 부울 값을 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. rowFilter
Item[IEnumerable<Int32>]	의 행 인덱스를 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. rowIndices
Item[IEnumerable<Int64>]	의 행 인덱스를 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. rowIndices
Item[Int64, Int32]	값을 가져오거나 설정할 인덱서입니다.
Item[PrimitiveDataFrameColumn<Boolean>]	필터에서 부울 값을 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다.
Item[PrimitiveDataFrameColumn<Int32>]	의 행 인덱스를 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. rowIndices
Item[PrimitiveDataFrameColumn<Int64>]	의 행 인덱스를 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. rowIndices
Item[String]	기반 인덱서 Name
Rows	DataFrameRowCollection 이 에 있는 행의 뷰를 포함하는 을 반환합니다.DataFrame

메서드

Add<T>(IReadOnlyList<T>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Add<T>(T, Boolean)	각 열에 요소 단위 추가를 수행합니다.
AddPrefix(String, Boolean)	열 이름에 접두사를 추가합니다.
AddSuffix(String, Boolean)	열 이름에 접미사 추가
And(Boolean, Boolean)	각 열에서 요소별 부울 And를 수행합니다.
And(IReadOnlyList<Boolean>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Append(IEnumerable<DataFrameRow>, Boolean, CultureInfo)	DataFrame에 행 추가
Append(IEnumerable<KeyValuePair<String,Object>>, Boolean, CultureInfo)	의 열거형 이름 및 값을 열거하여 행을 추가합니다. row
Append(IEnumerable<Object>, Boolean, CultureInfo)	DataFrame에 행 추가
Clamp<U>(U, U, Boolean)	숫자 열에서 지정된 임계값을 초과하여 값을 고정합니다.
Clone()	전체 복사본을 반환합니다.
Description()	각 숫자 열을 요약하는 설명 통계를 생성합니다.
Divide<T>(IReadOnlyList<T>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Divide<T>(T, Boolean)	각 열에서 요소 단위 나누기 수행
DropNulls(DropNullOptions)	누락된 값이 없는 DataFrame을 반환합니다.
ElementwiseEquals<T>(IReadOnlyList<T>)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
ElementwiseEquals<T>(T)	각 열에서 요소 단위 같음 수행
ElementwiseGreaterThan<T>(IReadOnlyList<T>)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
ElementwiseGreaterThan<T>(T)	각 열에서 보다 큰 요소 단위를 수행합니다.
ElementwiseGreaterThanOrEqual<T>(IReadOnlyList<T>)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
ElementwiseGreaterThanOrEqual<T>(T)	각 열에서 요소 단위로 보다 크거나 같은 작업을 수행합니다.
ElementwiseLessThan<T>(IReadOnlyList<T>)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
ElementwiseLessThan<T>(T)	각 열에서 보다 적은 요소 단위를 수행합니다.
ElementwiseLessThanOrEqual<T>(IReadOnlyList<T>)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
ElementwiseLessThanOrEqual<T>(T)	각 열에서 요소 단위로 보다 작거나 같은 작업을 수행합니다.
ElementwiseNotEquals<T>(IReadOnlyList<T>)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
ElementwiseNotEquals<T>(T)	각 열에서 요소 단위가 같지 않음을 수행합니다.
FillNulls(IList<Object>, Boolean)	각 열의 null 값을 의 values값으로 채웁니다.
FillNulls(Object, Boolean)	값을 로 value채웁니다null.
Filter(PrimitiveDataFrameColumn<Boolean>)	의 부울 값을 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. filter
Filter(PrimitiveDataFrameColumn<Int32>)	의 행 인덱스를 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. rowIndices
Filter(PrimitiveDataFrameColumn<Int64>)	의 행 인덱스를 사용하여 새 DataFrame을 반환합니다. rowIndices
FromArrowRecordBatch(RecordBatch)	DataFrame 데이터를 복사하지 않고 화살표 주위에 를 Apache.Arrow.RecordBatch 래핑합니다.
FromSchema(DbDataReader)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
GroupBy(String)	열의 고유한 값으로 의 DataFrame 행을 columnName 그룹화합니다.
GroupBy<TKey>(String)	열의 고유한 값으로 의 DataFrame 행을 columnName 그룹화합니다.
Head(Int32)	첫 번째 numberOfRows 행을 반환합니다.
Info()	DataFrame의 각 열에 대한 간결한 요약을 생성합니다.
Join(DataFrame, String, String, JoinAlgorithm)	다른 열 조인 DataFrame
LeftShift(Int32, Boolean)	각 열에서 요소별 왼쪽 시프트를 수행합니다.
LoadCsv(Stream, Char, Boolean, String[], Type[], Int64, Int32, Boolean, Encoding, Boolean, CultureInfo)	원하는 CSV 데이터 스트림을 DataFrame으로 읽습니다.
LoadCsv(String, Char, Boolean, String[], Type[], Int32, Int32, Boolean, Encoding, Boolean, CultureInfo)	텍스트 파일을 DataFrame으로 읽습니다.
LoadCsvFromString(String, Char, Boolean, String[], Type[], Int64, Int32, Boolean, Boolean, CultureInfo)	DataFrame에 문자열로 전달된 CSV 데이터를 읽습니다.
LoadFrom(DbDataAdapter)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
LoadFrom(DbDataReader)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
LoadFrom(IEnumerable<IList<Object>>, IList<ValueTuple<String,Type>>)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Merge(DataFrame, String[], String[], String, String, JoinAlgorithm)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Merge<TKey>(DataFrame, String, String, String, String, JoinAlgorithm)	데이터베이스 스타일 조인과 DataFrame 병합(이전 버전과의 호환성)
Modulo<T>(IReadOnlyList<T>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Modulo<T>(T, Boolean)	각 열에서 요소별 모듈러스 작업을 수행합니다.
Multiply<T>(IReadOnlyList<T>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply<T>(T, Boolean)	각 열에서 요소 단위 곱하기 수행
Or(Boolean, Boolean)	각 열에서 요소 단위 부울 Or을 수행합니다.
Or(IReadOnlyList<Boolean>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
OrderBy(String)	지정된 열을 기준으로 데이터 프레임을 정렬합니다.
OrderByDescending(String)	지정된 열을 기준으로 데이터 프레임을 내림차순으로 정렬합니다.
ReverseAdd<T>(T, Boolean)	각 열에서 역방향 요소 단위 추가를 수행합니다.
ReverseAnd(Boolean, Boolean)	각 열에서 역방향 요소 단위 부울 And를 수행합니다.
ReverseDivide<T>(T, Boolean)	각 열에서 역방향 요소 단위 나누기 수행
ReverseModulo<T>(T, Boolean)	각 열에 대해 역방향 요소 단위 모듈러스 작업을 수행합니다.
ReverseMultiply<T>(T, Boolean)	각 열에서 역방향 요소 단위 곱하기 수행
ReverseOr(Boolean, Boolean)	각 열에서 역방향 요소 단위 부울 Or를 수행합니다.
ReverseSubtract<T>(T, Boolean)	각 열에서 역방향 요소 단위 빼기 수행
ReverseXor(Boolean, Boolean)	각 열에서 역방향 요소 단위 부울 Xor를 수행합니다.
RightShift(Int32, Boolean)	각 열에서 요소별 오른쪽 시프트 수행
Sample(Int32)	임의의 행 샘플을 반환합니다.
SaveCsv(DataFrame, Stream, Char, Boolean, Encoding, CultureInfo)	DataFrame을 CSV에 저장합니다.
SaveCsv(DataFrame, String, Char, Boolean, Encoding, CultureInfo)	DataFrame을 CSV에 저장합니다.
SaveTo(DataTable)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
SaveTo(DbDataAdapter, DbProviderFactory)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtract<T>(IReadOnlyList<T>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtract<T>(T, Boolean)	각 열에서 요소 단위 빼기 수행
Tail(Int32)	마지막 numberOfRows 행을 반환합니다.
ToArrowRecordBatches()	IEnumerable<T> 데이터를 복사하지 않고 대부분 을 반환합니다.
ToString()	문자열 DataFrame 로 이 내용의 미리 보기입니다.
ToTable()	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
WriteCsv(DataFrame, Stream, Char, Boolean, Encoding, CultureInfo)	사용되지 않음. DataFrame을 CSV에 씁니다.
WriteCsv(DataFrame, String, Char, Boolean, Encoding, CultureInfo)	사용되지 않음. DataFrame을 CSV에 씁니다.
Xor(Boolean, Boolean)	각 열에서 요소 단위 부울 Xor를 수행합니다.
Xor(IReadOnlyList<Boolean>, Boolean)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.

연산자

Addition(Byte, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
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Division(UInt16, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
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Modulus(DataFrame, Int32)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
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Modulus(Decimal, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
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Modulus(Int64, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Modulus(SByte, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
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Modulus(UInt16, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Modulus(UInt32, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Modulus(UInt64, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(Byte, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, Byte)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, Decimal)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, Double)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, Int16)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, Int32)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, Int64)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, SByte)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Multiply(DataFrame, Single)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
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Multiply(UInt64, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
RightShift(DataFrame, Int32)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(Byte, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, Byte)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, Decimal)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
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Subtraction(DataFrame, Int32)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, Int64)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, SByte)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, Single)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, UInt16)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, UInt32)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(DataFrame, UInt64)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(Decimal, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(Double, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(Int16, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(Int32, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(Int64, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(SByte, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(Single, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(UInt16, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(UInt32, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
Subtraction(UInt64, DataFrame)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.

명시적 인터페이스 구현

IDataView.CanShuffle	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
IDataView.GetRowCount()	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
IDataView.GetRowCursor(IEnumerable<DataViewSchema.Column>, Random)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
IDataView.GetRowCursorSet(IEnumerable<DataViewSchema.Column>, Int32, Random)	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.
IDataView.Schema	인덱싱, 이진 작업, 정렬, 선택 및 기타 API를 지원하는 DataFrame입니다. 그러면 결국 ML.NET 대한 IDataView도 노출됩니다.

확장 메서드

ToDataFrame(IDataView, Int64)	이 dataView에서 를 DataFrame 반환합니다.
ToDataFrame(IDataView, Int64, String[])	DataFrame 이 dataView의 첫 번째 maxRows 를 사용하여 을 반환합니다.
ToDataFrame(IDataView, String[])	이 dataView의 DataFrame 처음 100개 행이 있는 을 반환합니다.