DataFrame 클래스

정의

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
DataFrame
구현

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]

인덱서 기반 Name

Rows

DataFrameRowCollection 이 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 열에서 요소 단위 추가를 수행합니다.

AddPrefix(String, Boolean)

열 이름에 접두사 추가

AddSuffix(String, Boolean)

열 이름에 접미사 추가

And(Boolean, Boolean)

각 열에서 요소 단위 부울 및 를 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)

DataFrame에 행 추가

Append(IEnumerable<KeyValuePair<String,Object>>, Boolean)

의 열 이름 및 값을 열거하여 행을 추가합니다. row

Append(IEnumerable<Object>, Boolean)

DataFrame에 행 추가

Clamp<U>(U, U, Boolean)

숫자 열에서 지정된 임계값을 초과하는 값을 고정합니다.

Clone()

전체 복사본을 반환합니다.

Description()

각 숫자 열을 요약하는 설명 통계 생성

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 열보다 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 보다 크거나 같은 요소 단위를 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)

요소 단위가 각 열보다 작음 수행

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 단위보다 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 래 Apache.Arrow.RecordBatch

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 요소 단위 왼쪽 시프트를 수행합니다.

LoadCsv(Stream, Char, Boolean, String[], Type[], Int64, Int32, Boolean, Encoding)

원하는 CSV 데이터 스트림을 DataFrame으로 읽습니다.

LoadCsv(String, Char, Boolean, String[], Type[], Int32, Int32, Boolean, Encoding)

텍스트 파일을 DataFrame으로 읽습니다.

LoadCsvFromString(String, Char, Boolean, String[], Type[], Int64, Int32, Boolean)

데이터 프레임에 문자열로 전달된 CSV 데이터를 읽습니다.

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 호환성을 위해)

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 요소 단위 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 열로 데이터 프레임을 정렬합니다.

OrderByDescending(String)

데이터 프레임을 지정된 열로 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 곱셈 수행

ReverseOr(Boolean, Boolean)

각 열에서 역방향 요소 단위 부울 Or을 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.

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 을 반환합니다.

ToString()

문자열 DataFrame 로 이 내용의 미리 보기입니다.

WriteCsv(DataFrame, Stream, Char, Boolean, Encoding, CultureInfo)
사용되지 않습니다.

DataFrame을 CSV에 씁니다.

WriteCsv(DataFrame, String, Char, Boolean, Encoding, CultureInfo)
사용되지 않습니다.

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.

Addition(DataFrame, Byte)

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

Addition(DataFrame, Decimal)

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

Addition(DataFrame, Double)

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

Addition(DataFrame, Int16)

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

Addition(DataFrame, Int32)

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

Addition(DataFrame, Int64)

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

Addition(DataFrame, SByte)

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

Addition(DataFrame, Single)

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

Addition(DataFrame, UInt16)

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

Addition(DataFrame, UInt32)

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

Addition(DataFrame, UInt64)

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

Addition(Decimal, DataFrame)

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

Addition(Double, DataFrame)

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

Addition(Int16, DataFrame)

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

Addition(Int32, DataFrame)

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

Addition(Int64, DataFrame)

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

Addition(SByte, DataFrame)

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

Addition(Single, DataFrame)

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

Addition(UInt16, DataFrame)

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

Addition(UInt32, DataFrame)

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

Addition(UInt64, DataFrame)

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

Division(Byte, DataFrame)

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

Division(DataFrame, Byte)

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

Division(DataFrame, Decimal)

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

Division(DataFrame, Double)

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

Division(DataFrame, Int16)

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

Division(DataFrame, Int32)

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

Division(DataFrame, Int64)

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

Division(DataFrame, SByte)

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

Division(DataFrame, Single)

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

Division(DataFrame, UInt16)

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

Division(DataFrame, UInt32)

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

Division(DataFrame, UInt64)

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

Division(Decimal, DataFrame)

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

Division(Double, DataFrame)

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

Division(Int16, DataFrame)

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

Division(Int32, DataFrame)

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

Division(Int64, DataFrame)

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

Division(SByte, DataFrame)

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

Division(Single, DataFrame)

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

Division(UInt16, DataFrame)

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

Division(UInt32, DataFrame)

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

Division(UInt64, DataFrame)

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

LeftShift(DataFrame, Int32)

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

Modulus(Byte, DataFrame)

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

Modulus(DataFrame, Byte)

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

Modulus(DataFrame, Decimal)

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

Modulus(DataFrame, Double)

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

Modulus(DataFrame, Int16)

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

Modulus(DataFrame, Int32)

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

Modulus(DataFrame, Int64)

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

Modulus(DataFrame, SByte)

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

Modulus(DataFrame, Single)

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

Modulus(DataFrame, UInt16)

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

Modulus(DataFrame, UInt32)

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

Modulus(DataFrame, UInt64)

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

Modulus(Decimal, DataFrame)

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

Modulus(Double, DataFrame)

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

Modulus(Int16, DataFrame)

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

Modulus(Int32, DataFrame)

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

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.

Modulus(Single, DataFrame)

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

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.

Multiply(DataFrame, UInt16)

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

Multiply(DataFrame, UInt32)

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

Multiply(DataFrame, UInt64)

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

Multiply(Decimal, DataFrame)

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

Multiply(Double, DataFrame)

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

Multiply(Int16, DataFrame)

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

Multiply(Int32, DataFrame)

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

Multiply(Int64, DataFrame)

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

Multiply(SByte, DataFrame)

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

Multiply(Single, DataFrame)

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

Multiply(UInt16, DataFrame)

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

Multiply(UInt32, DataFrame)

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

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.

Subtraction(DataFrame, Double)

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

Subtraction(DataFrame, Int16)

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

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)

dataView에서 을 DataFrame 반환합니다.

ToDataFrame(IDataView, Int64, String[])

DataFramedataView의 첫 번째 maxRows 를 사용하여 을 반환합니다.

ToDataFrame(IDataView, String[])

dataViewDataFrame 처음 100개 행이 있는 을 반환합니다.

적용 대상