데이터프레임 변환: Data → DataFrame 컴포넌트 (AI Flowi Workflow)
데이터프레임 변환 컴포넌트인 Data → DataFrame에 대해 카탈로그는 다음과 같이 설명합니다. “하나 이상의 Data 객체를 DataFrame으로 변환합니다. 각 Data 객체는 하나의 행에 해당합니다. `.data`의 필드는 열이 되며, `.text`가 있으면 해당 값은 ‘text’ 열에 들어갑니다.”
Data → DataFrame은 카탈로그에 문서화되어 있습니다. Ai Flowi가 프로덕션 환경에서 테스트한 컴포넌트는 아닙니다.
작성: Ai Flowi · 게시일
카탈로그 참고 자료
2026년 10월 9일에 내보낸 AI Flowi Workflow 1.9.2 카탈로그의 processing.DataToDataFrame에는 행과 열의 매핑이 명시적으로 설명되어 있습니다. 분류 항목은 컴포넌트 카탈로그에서 확인하세요.
입력
내보내기 자료의 유일한 입력은 선택 사항이며 Data 또는 JSON을 허용합니다. 설명에는 여러 객체가 언급되지만, 유형 목록에는 별도의 리스트 연결 유형이 정의되어 있지 않습니다.
| 이름 | 유형 | 필수 여부 | 허용되는 입력 유형 | 설명 |
|---|---|---|---|---|
data_list | other | 아니요 | Data, JSON | 카탈로그에 설명된 하나 이상의 원본 Data 객체입니다. 허용되는 연결 유형은 Data와 JSON입니다. |
출력
| 표시 이름 | 이름 | 유형 |
|---|---|---|
| Table | dataframe | Table |
dataframe 포트는 Table로 표시되며 유형도 Table입니다. 컴포넌트 이름의 DataFrame은 변환을 설명하는 용어이고, Table은 내보내기 자료의 연결 유형입니다.
Data → DataFrame을 사용하는 경우
구조화된 객체를 카탈로그에 설명된 방식으로 행에 매핑해야 할 때 이 변환을 사용하세요. Loop.data와 같은 Table 대상은 dataframe을 받습니다. 행별 처리를 설정하기 전에 생성된 열을 확인하세요.
다른 컴포넌트를 선택해야 하는 경우
텍스트를 청크로 나누려면 Split Text를, 텍스트를 표로 변환하는 설정은 Text Operations를 참고하세요. 더 넓은 범위를 다루는 Type Convert 참고 자료에서는 Message, JSON 또는 Table 대상을 선택하는 방법을 설명합니다.
최소 설정
실제 테스트 기록이 아닌 설정 예시입니다
| 카탈로그 입력 이름 | 설정 예시 |
|---|---|
data_list | 하나의 합성 Data 객체를 나타내는 Data 또는 JSON 원본을 연결하세요. |
이 단일 입력 연결 예시는 카탈로그 설명을 바탕으로 행 하나가 생성될 것으로 예상한 설정입니다. 편집기에서 원본 객체와 생성된 Table을 확인하세요. 내보낸 자료에는 실제 연결 페이로드가 명시되어 있지 않으므로 래퍼 객체나 실제 실행에서 확인한 표는 제공하지 않습니다.
제한 사항
- 설명에는 .data를 열에 매핑하는 방식이 있지만, 객체마다 키가 다르거나 값이 누락된 경우의 규칙과 열 순서는 없습니다. 행들이 고정된 스키마를 공유한다고 명시하지도 않습니다.
- .text가 있으면 text 열에 들어가지만, .data 내부에 이미 있는 text 필드와의 충돌은 설명되어 있지 않습니다. 해당 열에 의존하기 전에 두 값을 모두 확인하세요.
- 중첩 객체, 배열, 값의 강제 형 변환, 잘못된 형식 또는 혼합된 원본 항목에 대한 변환 규칙은 여기에서 문서화되어 있지 않습니다. 평탄화나 무손실 변환이 보장된다고 볼 근거는 없습니다.
- data_list는 선택 사항으로 표시되지만 빈 입력의 결과는 설명되어 있지 않습니다. Table 포트에는 행 수 한도, 메모리 한도, 성능 측정값이 제공되지 않습니다.
컴포넌트 카탈로그는 분류별 색인 역할을 합니다. 이 페이지는 단일 입력의 행 매핑과 구체적으로 확인되지 않은 범위를 추가로 설명합니다.
노드 사용량
변환 워크플로의 사용량을 추산하려면 요금제 가격과 비용 계산 가이드를 참고하세요.