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Componente Adicionar Colunas

Este artigo descreve o componente no designer do Azure Machine Learning.

Use esse componente para concatenar dois conjuntos de dados. Combine todas as colunas dos dois conjuntos de dados especificados como entrada para criar um só conjunto de dados. Se precisar concatenar mais de dois conjuntos de dados, use várias instâncias de Adicionar Colunas.

Como configurar Adicionar Colunas

  1. Adicione o componente Adicionar Colunas ao seu pipeline.

  2. Conecte os dois conjuntos de dados que deseja concatenar. Se quiser combinar mais de dois conjuntos de dados, encadeie várias combinações de Adicionar Colunas.

    • É possível combinar duas colunas que têm números diferentes de linhas. O conjunto de dados de saída é preenchido com os valores ausentes para cada linha na coluna de origem menor.

    • Não é possível escolher colunas individuais para serem adicionadas. Todas as colunas de cada conjunto de dados são concatenadas quando você usa Adicionar Colunas. Portanto, se quiser adicionar apenas um subconjunto das colunas, use Selecionar Colunas no Conjunto de Dados para criar um conjunto de dados com as colunas desejadas.

  3. Enviar o pipeline.

Resultados

Após a execução do pipeline:

  • Para ver as primeiras linhas do novo conjunto de dados, clique com o botão direito do mouse no componente Adicionar Colunas e selecione Visualizar. Ou selecione o componente e alterne para a guia Saídas no painel direito e clique no ícone de histograma nas Saídas da 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 houver duas colunas com o mesmo nome nos conjuntos de dados de entrada, um sufixo numérico será adicionado ao nome da coluna. Por exemplo, se houver duas instâncias de uma coluna denominada TargetOutcome, a coluna da esquerda será renomeada como TargetOutcome_1 e a da direita como TargetOutcome_2.

Próximas etapas

Confira o conjunto de componentes disponíveis no Azure Machine Learning.