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d4rl_mujoco_walker2d

설명 :

D4RL은 오프라인 강화 학습을 위한 오픈 소스 벤치마크입니다. 이는 훈련 및 벤치마킹 알고리즘을 위한 표준화된 환경과 데이터세트를 제공합니다.

데이터 세트는 RLDS 형식을 따라 단계와 에피소드를 나타냅니다.

추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색
구성 설명 : https://github.com/rail-berkeley/d4rl/wiki/Tasks#gym 에서 작업 및 해당 버전에 대한 자세한 내용을 확인하세요.
홈페이지 : https://sites.google.com/view/d4rl-anonymous
소스 코드 : tfds.d4rl.d4rl_mujoco_walker2d.D4rlMujocoWalker2d
버전 :
- 1.0.0 : 최초 릴리스.
- 1.1.0 : is_last가 추가되었습니다.
- 1.2.0 (기본값): 다음 관찰을 고려하도록 업데이트되었습니다.
감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): None
그림 ( tfds.show_examples ): 지원되지 않습니다.
인용 :

@misc{fu2020d4rl,
    title={D4RL: Datasets for Deep Data-Driven Reinforcement Learning},
    author={Justin Fu and Aviral Kumar and Ofir Nachum and George Tucker and Sergey Levine},
    year={2020},
    eprint={2004.07219},
    archivePrefix={arXiv},
    primaryClass={cs.LG}
}

d4rl_mujoco_walker2d/v0-expert (기본 구성)

다운로드 크기 : 78.41 MiB
데이터세트 크기 : 98.64 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,628

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-medium

다운로드 크기 : 80.83 MiB
데이터세트 크기 : 99.72 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	5,315

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-medium-expert

다운로드 크기 : 159.24 MiB
데이터세트 크기 : 198.36 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): shuffle_files=False 인 경우에만(학습)
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	6,943

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
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        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
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    }),
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기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
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걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-혼합

다운로드 크기 : 8.42 MiB
데이터세트 크기 : 10.06 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	501

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
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        'reward': float32,
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기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
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걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v0-random

다운로드 크기 : 78.41 MiB
데이터세트 크기 : 112.04 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	50,988

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
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        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
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걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-전문가

다운로드 크기 : 143.06 MiB
데이터세트 크기 : 452.72 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,003

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		정수32
정책	특징Dict
정책/fc0	특징Dict
정책/fc0/편향	텐서	(256,)	float32
정책/fc0/가중치	텐서	(256, 17)	float32
정책/fc1	특징Dict
정책/fc1/편향	텐서	(256,)	float32
정책/fc1/가중치	텐서	(256, 256)	float32
정책/last_fc	특징Dict
정책/last_fc/bias	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc/체중	텐서	(6, 256)	float32
정책/last_fc_log_std	특징Dict
정책/last_fc_log_std/bias	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc_log_std/weight	텐서	(6, 256)	float32
정책/비선형성	텐서		끈
정책/출력_배포	텐서		끈
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium

다운로드 크기 : 144.23 MiB
데이터세트 크기 : 510.08 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,207

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		정수32
정책	특징Dict
정책/fc0	특징Dict
정책/fc0/편향	텐서	(256,)	float32
정책/fc0/가중치	텐서	(256, 17)	float32
정책/fc1	특징Dict
정책/fc1/편향	텐서	(256,)	float32
정책/fc1/가중치	텐서	(256, 256)	float32
정책/last_fc	특징Dict
정책/last_fc/bias	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc/체중	텐서	(6, 256)	float32
정책/last_fc_log_std	특징Dict
정책/last_fc_log_std/bias	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc_log_std/weight	텐서	(6, 256)	float32
정책/비선형성	텐서		끈
정책/출력_배포	텐서		끈
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium-expert

다운로드 크기 : 286.69 MiB
데이터세트 크기 : 342.46 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	2,209

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음 수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-medium-replay

다운로드 크기 : 84.37 MiB
데이터세트 크기 : 52.10 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,093

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		정수32
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float64
걸음수/할인	텐서		float64
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float64
걸음수/보상	텐서		float64

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-전체 재생

다운로드 크기 : 278.95 MiB
데이터세트 크기 : 171.66 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): shuffle_files=False 인 경우에만(학습)
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,888

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float64),
        'discount': float64,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float64),
        'reward': float64,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		정수32
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float64
걸음수/할인	텐서		float64
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float64
걸음수/보상	텐서		float64

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v1-random

다운로드 크기 : 132.36 MiB
데이터세트 크기 : 192.06 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): shuffle_files=False 인 경우에만(학습)
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	48,790

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float32,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float32),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float32
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float32
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float32
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-전문가

다운로드 크기 : 219.89 MiB
데이터세트 크기 : 452.16 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,001

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
        'fc0': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 17), dtype=float32),
        }),
        'fc1': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(256,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(256, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'last_fc_log_std': FeaturesDict({
            'bias': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
        }),
        'nonlinearity': string,
        'output_distribution': string,
    }),
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
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기능 문서 :

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정책/비선형성	텐서		끈
정책/출력_배포	텐서		끈
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
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예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-전체 재생

다운로드 크기 : 271.91 MiB
데이터세트 크기 : 171.66 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): shuffle_files=False 인 경우에만(학습)
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,888

기능 구조 :

FeaturesDict({
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기능 문서 :

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예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium

다운로드 크기 : 221.50 MiB
데이터세트 크기 : 505.58 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,191

기능 구조 :

FeaturesDict({
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    'iteration': int32,
    'policy': FeaturesDict({
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            'weight': Tensor(shape=(6, 256), dtype=float32),
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        'nonlinearity': string,
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    'steps': Dataset({
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})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		정수32
정책	특징Dict
정책/fc0	특징Dict
정책/fc0/편향	텐서	(256,)	float32
정책/fc0/가중치	텐서	(256, 17)	float32
정책/fc1	특징Dict
정책/fc1/편향	텐서	(256,)	float32
정책/fc1/가중치	텐서	(256, 256)	float32
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정책/last_fc/bias	텐서	(6,)	float32
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정책/last_fc_log_std	특징Dict
정책/last_fc_log_std/bias	텐서	(6,)	float32
정책/last_fc_log_std/weight	텐서	(6, 256)	float32
정책/비선형성	텐서		끈
정책/출력_배포	텐서		끈
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
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단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium-expert

다운로드 크기 : 440.79 MiB
데이터세트 크기 : 342.45 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 아니요
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	2,191

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
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    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-medium-replay

다운로드 크기 : 82.32 MiB
데이터세트 크기 : 52.10 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	1,093

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'algorithm': string,
    'iteration': int32,
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
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    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
연산	텐서		끈
반복	텐서		정수32
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):

d4rl_mujoco_walker2d/v2-random

다운로드 크기 : 206.10 MiB
데이터세트 크기 : 192.11 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): shuffle_files=False 인 경우에만(학습)
분할 :

나뉘다	예
`'train'`	48,908

기능 구조 :

FeaturesDict({
    'steps': Dataset({
        'action': Tensor(shape=(6,), dtype=float32),
        'discount': float32,
        'infos': FeaturesDict({
            'action_log_probs': float64,
            'qpos': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
            'qvel': Tensor(shape=(9,), dtype=float64),
        }),
        'is_first': bool,
        'is_last': bool,
        'is_terminal': bool,
        'observation': Tensor(shape=(17,), dtype=float32),
        'reward': float32,
    }),
})

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
단계	데이터세트
단계/작업	텐서	(6,)	float32
걸음수/할인	텐서		float32
단계/정보	특징Dict
단계/정보/action_log_probs	텐서		float64
단계/정보/qpos	텐서	(9,)	float64
단계/정보/qvel	텐서	(9,)	float64
걸음수/is_first	텐서		부울
걸음수/is_last	텐서		부울
단계/is_terminal	텐서		부울
단계/관찰	텐서	(17,)	float32
걸음수/보상	텐서		float32

예 ( tfds.as_dataframe ):