CSV importieren

Beschreibung

Importiert Textdateien mit Trennzeichen aus PlaidCloud Document. Unterstützt werden unter anderem diese Trennzeichentypen:

Komma (, )
senkrechter Strich (|)
Semikolon (; )
Tabulator
Leerzeichen ( )
At-Zeichen (@)
Tilde (~)
Doppelpunkt (:)

Beispiele

Noch keine Beispiele …

Importparameter

Importquelle und -ziel

Mit der Dateiauswahl in dieser Transformation wählen Sie eine in einem PlaidCloud-Dokumentenspeicherort abgelegte Datei für den Import aus.

Sie können auch ein Verzeichnis zum Import auswählen. Dann werden alle darin enthaltenen Dateien im Rahmen der Transformationsausführung importiert.

Quellkonto

Wählen Sie ein PlaidCloud-Dokumentenkonto, auf das Sie Zugriff haben. Damit können Sie in der nächsten Auswahl ein Verzeichnis oder eine Datei auswählen.

Innerhalb eines Projekts bietet die Liste oben außerdem Projektstandard an — einen Platzhalter für das Konto, das im Projekt aktuell als Standard festgelegt ist. Ein neuer Schritt wählt Projektstandard vor, wenn das Projekt einen hat; ein vorhandener Schritt behält das Konto, mit dem er bereits gespeichert wurde, bis Sie es ändern. Ein Schritt, der auf Projektstandard belassen wird, läuft gegen das Konto, das zum Zeitpunkt der Ausführung der Projektstandard ist — ist keines festgelegt, schlägt die Ausführung fehl und nennt das Projekt, statt auf ein anderes Konto auszuweichen.

Option „Suchen“

Mit der Option Suchen finden Sie alle passenden Dateien unterhalb eines angegebenen Verzeichnispfads für den Import. Das ist besonders nützlich, wenn viele Dateien einbezogen werden müssen, die in verschachtelten Verzeichnissen liegen oder im selben Verzeichnis mit anderen Dateien gemischt sind, die Sie nicht importieren möchten.

Der ausgewählte Suchpfad ist das Verzeichnis, ab dem gesucht wird. Die Suche berücksichtigt alle Dateien in diesem Verzeichnis sowie in Unterverzeichnissen, die den angegebenen Suchbedingungen entsprechen. Stellen Sie sicher, dass sich die Suchkriterien auch auf die Dateien in den Unterverzeichnissen anwenden lassen.

Die Suche kann mit folgenden Bedingungen erfolgen:

Exakt: Der Suchtext muss exakt übereinstimmen
Beginnt mit: Jede Datei, die mit dem Suchtext beginnt
Enthält: Jede Datei, die den Suchtext enthält
Endet mit: Jede Datei, die mit dem Suchtext endet

Ein KI-Assistent oder die REST-API kann die Suche außerdem auf glob setzen, ein Platzhaltermuster wie CO Store*.yxdb, das ohne Beachtung der Groß- und Kleinschreibung auf den gesamten Dateinamen angewendet wird, oder auf regex, einen regulären Ausdruck, dem der gesamte Dateiname entsprechen muss. Ein regulärer Ausdruck unterscheidet zwischen Groß- und Kleinschreibung, sofern er nicht mit (?i) beginnt.

Quelldateipfad

Wenn eine bestimmte Datei oder ein Verzeichnis mit Dateien importiert werden soll, ist es besser, die Datei oder das Verzeichnis direkt auszuwählen, als die Suche zu verwenden.

Um die Datei oder das Verzeichnis auszuwählen, wählen Sie über die Schaltfläche „Durchsuchen“ den Pfad im oben ausgewählten Dokumentenkonto.

Variablenersetzung

Sowohl bei der Suchoption als auch bei der Auswahl einer bestimmten Datei oder eines Verzeichnisses können Variablen im Pfad, im Suchtext und in Dateinamen verwendet werden.

Ein Beispiel, das die Variable current_month verwendet, um dynamisch auf die richtige Datei zu verweisen:

legal_entity/inputs/{current_month}/ledger_values.csv

Zieltabelle

Die Zielauswahl für Importe ist auf Tabellen beschränkt, da Ansichten keine zugrunde liegenden Daten enthalten.

Option „Dynamisch“

Mit der Option „Dynamisch“ geben Sie eine Tabelle als Text an, auch mit Variablen. Das ist nützlich bei variablengesteuerten Workflows, in denen Tabellen- und Ansichtsverweise relativ zu den angegebenen Variablen sind.

Ein Beispiel, das die Variable current_month verwendet, um dynamisch auf die Zieltabelle zu verweisen:

legal_entity/inputs/{current_month}/ledger_values

Option „Statisch“

Wenn eine bestimmte Tabelle als Ziel des Imports gewünscht ist, lassen Sie das Kontrollkästchen Dynamisch deaktiviert und wählen Sie die Zieltabelle aus.

Ist die Zieltabelle nicht vorhanden, wählen Sie die Schaltfläche Neu erstellen, um die Tabelle am gewünschten Speicherort zu erstellen.

Der Tabellen-Explorer ist bei jeder Tabellenauswahl verfügbar. Klicken Sie rechts neben der Tabellenauswahl auf die Schaltfläche „Tabellen-Explorer“, um ein Tabellen-Explorer-Fenster zu öffnen.

Option „Nicht-ASCII-Zeichen entfernen“

Wenn Sie diese Option auswählen, entfernt der Import jeden Inhalt, der nicht ASCII ist. PlaidCloud unterstützt Unicode (UTF-8) zwar vollständig, doch reale Dateien können alle möglichen Kodierungen und vereinzelte Zeichen enthalten, die ihre Verarbeitung erschweren.

Wenn der Inhalt der Datei voraussichtlich nur aus ASCII besteht, hilft das Aktivieren dieses Kontrollkästchens, einen reibungslosen Ablauf des Importvorgangs sicherzustellen.

Option „Dateien nach dem Import löschen“

Mit dieser Option löscht der Importvorgang die Datei nach einem erfolgreichen Import aus dem PlaidCloud-Dokumentenkonto.

Das ist nützlich, wenn die Importdateien aus einem führenden System neu erzeugt werden können oder es keinen Grund gibt, die Rohdateien nach ihrer Verarbeitung aufzubewahren.

Es werden nur Dateien gelöscht, die importiert wurden. Eine Datei, die übersprungen wurde oder beim Import eine Warnung ausgelöst hat, verbleibt im Ordner.

Option „Erneuten Import überspringen, wenn Quelldateien unverändert sind“

Wenn diese Option aktiviert ist, überspringt eine Workflow-Ausführung dieses Schritts den gesamten Import — Download, Konvertierung und Neuaufbau der Tabelle —, sofern die Quelldateien und die Einstellungen des Schritts seit der letzten erfolgreichen Ausführung unverändert sind. So vermeiden Sie wiederholte Arbeit, wenn ein geplanter Workflow erneut auf Quelldateien läuft, die sich nicht geändert haben.

Der Schritt vergleicht jede Quelldatei anhand von Pfad, Größe und Zeitpunkt der letzten Änderung (zusätzlich anhand eines Inhalts-Hashes, sofern die Quelle einen liefert). Wird eine Datei hinzugefügt, entfernt oder geändert oder ändert sich die Konfiguration des Schritts, läuft der Import normal. Die Option ist standardmäßig aktiviert — deaktivieren Sie sie, um immer erneut zu importieren —, und manuelle, einmalige Importe laufen immer.

Das Überspringen setzt außerdem voraus, dass die Zieltabelle noch die Zeilen enthält, die der letzte Import geladen hat. Wurde die Tabelle seitdem geleert oder lässt sich ihre Zeilenanzahl nicht lesen, läuft der Import erneut, statt zu überspringen und nachgelagerte Schritte ohne Daten zu lassen.

Einige Quellen (zum Beispiel SFTP) liefern keinen Inhalts-Hash, sodass bei ihnen allein Größe und Zeitpunkt der letzten Änderung der Datei das Änderungssignal bilden. Eine Datei, die an Ort und Stelle mit gleicher Größe und gleichem Änderungszeitpunkt ersetzt wird, würde dann als unverändert behandelt und übersprungen — deaktivieren Sie diese Option bei einem Schritt, dessen Quelle auf diese Weise aktualisiert werden kann.

Ausgewählte Quelldatei untersuchen

Wenn Sie auf die Schaltfläche Einstellungen aus Quelldatei erraten klicken, öffnet PlaidCloud die Datei und untersucht sie, um das Datenformat zu bestimmen. Prüfen Sie die erratenen Einstellungen stets darauf, ob sie plausibel sind.

Ein Schritt, dessen Datei keine Spalten liefert, kann nicht gespeichert werden: Das Speichern bricht mit Keine Spalten erkannt ab. Konnte PlaidCloud die Datei nicht lesen, nennt die Meldung den Grund, zum Beispiel eine für Dateien mit Trennzeichen untypische Erweiterung oder einen Dateipfad mit einer Workflow-Variablen, die nicht definiert ist. Prüfen Sie andernfalls, ob Trennzeichen, Anführungszeichen und Escape-Zeichen zur Datei passen, ob es sich um eine Textdatei mit Trennzeichen handelt und ob die Datei nicht leer ist.

Datenformat

Trennzeichen

Wie oben erwähnt, versucht Quelle untersuchen, das Trennzeichen in der Quelldatei zu bestimmen. Möchten Sie ein anderes Trennzeichen verwenden, geben Sie es in diesem Abschnitt an. Sie können aus einer Liste gängiger Trennzeichen wählen. Ein Schritt ohne festgelegtes Trennzeichen verwendet ein Komma.

Komma (, )
senkrechter Strich (|)
Semikolon (; )
Tabulator
Leerzeichen ( )
At-Zeichen (@)
Tilde (~)
Doppelpunkt (:)

Kopfzeilentyp

Da CSV-Dateien eine Kopfzeile enthalten können, aber nicht müssen, bietet PlaidCloud die Möglichkeit, die Kopfzeile zu verwenden, sie zu ignorieren oder die Spaltenreihenfolge zur Zuordnung der Spalten heranzuziehen.

Keine Kopfzeile: Die CSV-Datei enthält keine Kopfzeile. Die Quellliste im Data Mapper bestimmt die Zuordnung der Spalten.
Mit Kopfzeile – Kopfzeile verwenden und Feldliste überschreiben: Die CSV-Datei hat eine Kopfzeile. Die angegebenen Kopfzeilennamen werden verwendet, die Quellliste im Data Mapper wird ignoriert.
Mit Kopfzeile – Kopfzeile überspringen und stattdessen Feldliste verwenden: Die CSV-Datei hat eine Kopfzeile, die ignoriert werden soll. Es werden die Kopfzeilennamen aus der Quellliste im Data Mapper verwendet.

Der Kopfzeilentyp wird in header_treatment gespeichert, und zwar als use oder skip für die beiden Kopfzeilenoptionen. Der Schritt Excel importieren akzeptiert zusätzlich dynamic.

Datumsformat

Diese Einstellung ist nützlich, wenn die Datumsangaben in der CSV-Datei nicht ohne Weiteres als Datum und Uhrzeit erkennbar sind. Der Importvorgang versucht, Datumsangaben zu konvertieren; mit etwas zusätzlicher Information gelingt der Import jedoch besser.

Ein Wert, den das Warehouse mit dem angegebenen Format nicht lesen kann, wird als leer gespeichert, statt den Import abzubrechen. Ein Format, das nicht zur Datei passt, führt daher zu einer Spalte mit leeren Datumswerten und zu einem Import, der dennoch Erfolg meldet. Prüfen Sie nach dem Ändern dieser Einstellung die importierte Spalte, bevor Sie sich auf das Ergebnis verlassen.

Sonderzeichen

Mit den Eingaben für Sonderzeichen steuern Sie, wie PlaidCloud bestimmte Zeichen behandelt und welche Bedeutung sie bei der Verarbeitung der CSV-Datei haben.

Anführungszeichen: Das Zeichen, das einen eingeschlossenen Text kennzeichnet, der als einzelnes Feld verarbeitet werden soll. Ist es nicht festgelegt, gilt das doppelte Anführungszeichen (").
Escape-Zeichen: Das Zeichen, das anzeigt, dass das folgende Zeichen unverändert und nicht als Sonderzeichen verarbeitet werden soll. Nützlich, wenn Felder das Trennzeichen enthalten können. Ist es nicht festgelegt, gilt der umgekehrte Schrägstrich (\).
Null-Zeichen: Da CSV-Dateien keine Datentypen haben, lässt sich mit diesem Zeichen angeben, dass der Wert NULL sein soll und nicht eine leere Zeichenfolge oder 0.
Leere Felder: Ein leeres Feld wird in jedem Lakehouse als NULL geladen, bei Text- wie bei Zahlenspalten, sodass eine leere Zahl NULL ist und nicht 0. Eine Zelle, die nur Leerzeichen enthält, wird unverändert geladen.
Nachgestellte Minuszeichen: Manche Quellsysteme erzeugen negative Zahlen mit nachgestelltem statt vorangestelltem Minuszeichen. Mit dieser Einstellung werden solche Werte als negative Zahlen verarbeitet.

Zeilenauswahl

Bei Eingabedateien mit überflüssigen Datensätzen legen Sie unter Zeilen überspringen fest, wie viele Zeilen vor der Verarbeitung der Daten übersprungen werden. Das ist nützlich, wenn Dateien Kopfblöcke enthalten, die übersprungen werden müssen, bevor die tabellarischen Daten beginnen.

Zu den übersprungenen Zeilen zählen auch Leerzeilen. Bei einem Kopfzeilentyp von Mit Kopfzeile – Kopfzeile verwenden und Feldliste überschreiben wird die Kopfzeile aus der ersten Zeile nach den übersprungenen Zeilen gelesen, sodass die Daten anhand der Kopfzeilennamen Ihren Zielspalten zugeordnet werden. Eine Datei, die nur die übersprungenen Zeilen und eine Kopfzeile enthält, aber keine Datenzeilen, importiert nichts, und der Schritt wird dennoch abgeschlossen.

Beispiel: SAP-Listenexport

Ein SAP-Listenexport wie KE24, KSB1 oder FAGLL03 beginnt vor der Spaltenüberschrift mit einem Selektionsblock, oft mit Leerzeilen:

Line Item Journal Entries
Company Code: 1000
Posting Date: 2026-09-01 to 2026-09-30

Company Code|Document Number|Posting Date|Amount
1000|100004512|2026-09-03|1,500.00

Die Kopfzeile steht in Zeile 5, davor liegen also vier Zeilen. Setzen Sie Zeilen überspringen auf 4 und den Kopfzeilentyp auf Mit Kopfzeile – Kopfzeile verwenden und Feldliste überschreiben. Der Import liest Company Code, Document Number, Posting Date und Amount als Spaltennamen, und die erste Datenzeile ist die Zeile nach der Kopfzeile.

Wählen Sie Keep Quoted Empty Fields (“”) As Empty String, um ein leeres Feld in Anführungszeichen als leere Zeichenfolge statt als NULL zu laden.

Zusätzliche Einstellungen

Weitere CSV-Optionen enthält diese Felder:

Codierung (encoding) – der Python-Codec, mit dem die Datei gelesen wird, anstatt ihn zu erkennen. Bytes, die sich nicht decodieren lassen, werden als U+FFFD gelesen.
Trennzeichen (delimiters) – ein JSON-Array mit allen Texten, die Spalten trennen, anstelle eines einzelnen Trennzeichens. Jedes kann mehrere Zeichen lang sein. Wählen Sie Mehrere aufeinanderfolgende Trennzeichen zählen als eines (combine_delimiters), damit mehrere aufeinanderfolgende Trennzeichen als eines zählen.
Zeilentrennzeichen (row_delimiter) – der Text, der eine Zeile beendet, sofern er außerhalb von Anführungszeichen steht; ein Zeilenumbruch an anderer Stelle gehört dann zum Wert. Bleibt das Feld leer, beendet jeder Zeilenumbruch eine Zeile.
Präfix für Kommentarzeilen (comment) – Zeilen, die mit diesem Text beginnen, werden nicht importiert. Kommentare (comments) listet Kommentare als Paare aus Beginnt mit und Endet mit auf, die herausgeschnitten werden, wo immer sie außerhalb von Anführungszeichen stehen; ohne Endet mit reicht ein Kommentar bis zum Zeilenende.
Zeilenfortsetzung (line_continuation) – dieser Text vor einem Zeilenumbruch verbindet die Zeile mit der nächsten.
Schließendes Anführungszeichen (quote_end) – das Anführungszeichen, das einen Wert in Anführungszeichen beendet, wenn es sich vom Anführungszeichen unterscheidet. Wählen Sie Ein Wert in Anführungszeichen behält seine Anführungszeichen (keep_quotes), um die Anführungszeichen eines solchen Werts beizubehalten.
Eine leere Zeile als Zeile mit leeren Werten importieren (keep_blank_lines) – eine leere Zeile wird als Zeile mit leeren Werten importiert, statt weggelassen zu werden.

Tabellendatenauswahl

Data-Mapper-Konfiguration

Tabellen-Data-Mapper

Der Data Mapper ordnet Spalten der Quelldaten der Zieldatentabelle zu.

Untersuchen und Füllen des Mappers

Mit der Menüschaltfläche Quelle untersuchen stehen Ihnen weitere Möglichkeiten zur Verfügung, Spalten von der Quelle dem Ziel zuzuordnen:

Beide Zuordnungstabellen füllen: Übernimmt alle Werte aus der Quelldatentabelle in die Zieldatentabelle. Dies ist die Standardeinstellung.
Nur Quellzuordnungstabelle füllen: Ordnet nur alle Werte in der Quelldatentabelle zu. Das ist hilfreich, wenn Sie einen bestehenden Workflow ändern und sich die Spaltenstruktur der Quelle geändert hat.
Nur Zielzuordnungstabelle füllen: Übernimmt alle Werte nur in die Zieldatentabelle.

Reichen die Optionen für Quell- und Zielspalten nicht aus, können Sie auf verschiedene Weise weitere Spalten in die Zieldatentabelle einfügen:

Alle übernehmen fügt alle Quellspalten in die Zieldatentabelle ein, unabhängig davon, ob sie dort bereits vorhanden sind.
Ausgewählte übernehmen fügt nur die ausgewählten Quellspalten ein.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Zielseite und wählen Sie Zeile einfügen, um direkt über der aktuell ausgewählten Zeile eine Zeile einzufügen.
Klicken Sie mit der rechten Maustaste auf die Zielseite und wählen Sie Zeile anhängen, um am unteren Ende (ganz rechts) der Zieldatentabelle eine Zeile einzufügen.

Spalten löschen

Um Spalten aus der Zieldatentabelle zu löschen, wählen Sie die gewünschten Spalten aus, klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie Löschen.

Quellspalten, die nicht mehr aufgeführt sind

Eine Zielzeile kann eine Quellspalte benennen, die die Quelldatentabelle nicht mehr aufführt, zum Beispiel nachdem die Quelle erneut untersucht wurde. Der Schritt entfernt eine solche Zeile nie von selbst. Stattdessen wird der Spaltenname rot hinter einem Warnsymbol ⚠ angezeigt, und beim Daraufzeigen erscheint der Hinweis, dass die Spalte nicht in den Quellspalten enthalten ist. Bei einem Schritt mit mehreren Tabellen, etwa einer Union, wird jede Tabelle anhand ihrer eigenen Quellspalten geprüft.

Eine Zeile mit einer Konstante, einem Ausdruck oder einer Zusammenfassung Anzahl (einschließlich Nullwerte) wird nie markiert, da der Schritt ihre Quellspalte nicht liest. Solange die Quelldatentabelle keine Spalten aufführt, wird nichts markiert, zum Beispiel bevor die Quelle zum ersten Mal untersucht wurde.

Wenn Sie einen Schritt speichern, der noch markierte Zeilen enthält, listet ein Dialog Veraltete Spalten gefunden diese unter der Registerkarte oder Tabelle auf, auf der sie sich befinden, und bietet drei Optionen:

Alle entfernen und speichern — die markierten Zeilen entfernen und anschließend speichern.
Trotzdem speichern — den Schritt unverändert speichern.
Abbrechen — zum Schritt zurückkehren, ohne zu speichern.

Um eine Zeile beizubehalten und ihre Warnung zu beseitigen, fügen Sie die Spalte wieder zur Quelldatentabelle hinzu oder wählen Sie eine Spalte, die die Quelldatentabelle aufführt.

Spaltendatentyp

Jede Zielspalte hat einen Typ. Eine aus der Quelle übernommene Spalte behält den Typ der Quellspalte; eine von Hand hinzugefügte Zeile beginnt als Text, und Sie legen den Typ fest, den sie tatsächlich haben soll — eine Spalte, die Sie summieren oder sortieren möchten, benötigt ihren numerischen Typ oder Datumstyp, denn Text wird als Text sortiert und summiert.

Ein Schritt, der mit einer Spalte ohne jeden Typ gespeichert wurde, wird trotzdem ausgeführt. Der Typ wird beim Start des Schritts anhand der Quellspalte ermittelt, die diese Spalte liest. Gibt es nichts, woraus er sich ablesen ließe, wird er als Text behandelt: Die Spalten eines Schritts SQL extrahieren stammen aus der von Ihnen geschriebenen Abfrage und nicht aus einer zugeordneten Quelle, und wenn mehrere Quellen dieselbe Spaltenbezeichnung mit unterschiedlichen Typen führen, wird Text verwendet, statt einen davon zu erraten — eine falsche Vermutung führt zu einer Konvertierung, die das Warehouse ablehnen kann, und alles lässt sich in Text umwandeln.

Den Typ selbst festzulegen ist weiterhin der Weg, um zu bestimmen, was eine Spalte sein soll. Lassen Sie ihn leer, übernehmen Sie, was auch immer die Quellspalte gerade ist.

Spaltenreihenfolge ändern

Um Spalten in der Zieldatentabelle neu anzuordnen, wählen Sie die gewünschten Spalten aus. Dazu haben Sie zwei Möglichkeiten:

Pfeile für Massenverschiebung: Wählen Sie die gewünschte Verschiebeoption über die Pfeile oben rechts aus.
Kontextmenü: Klicken Sie mit der rechten Maustaste und wählen Sie An den Anfang verschieben, Nach oben, Nach unten oder An das Ende verschieben.

Ergebnis auf eindeutige Datensätze beschränken

Um nur eindeutige Werte zurückzugeben, wählen Sie die Menüoption Eindeutig. Dadurch wird für jede Spalte der Quelle ein Kontrollkästchen eingeblendet. Aktivieren Sie einfach das Kontrollkästchen neben der jeweiligen Spalte, um nur eindeutige Ergebnisse zurückzugeben.

Je nach Situation kann es sinnvoll sein, stattdessen eine Zusammenfassung in Betracht zu ziehen.

Beim Eindeutig-Verfahren bleibt der erste gefundene eindeutige Datensatz erhalten, die übrigen werden verworfen. Wenn Konsistenz zwischen den Ausführungen wichtig ist, sollten Sie die Daten sortieren.

Aggregation und Gruppierung

Um Ergebnisse zu aggregieren, wählen Sie die Menüoption Zusammenfassen. Dadurch wird für jede Spalte in der Zieldatentabelle ein Auswahlfeld eingeblendet. Wählen Sie für jede Spalte eine geeignete Zusammenfassungsmethode aus.

Wenn Quelle untersuchen die Spalten füllt, beginnt eine Zahlenspalte als Gruppieren nach statt als Summe, wenn ihr Name wie ein Bezeichner aussieht, etwa id, customer_id, Order No oder CustomerKey, wenn ihre Tabelle sie als Schlüssel festlegt oder wenn der Join sie als Schlüssel verwendet.

Gruppieren nach
Summe
Min
Max
Erster
Letzter
Anzahl
Anzahl (einschließlich Nullwerte)
Mittelwert
Standardabweichung
Stichproben-Standardabweichung
Grundgesamtheits-Standardabweichung
Varianz
Stichprobenvarianz
Grundgesamtheitsvarianz
Erweitert ohne Gruppierung

Informationen zur erweiterten Nutzung des Data Mappers, etwa zu Ausdrücken, Bereinigung und Konstanten, finden Sie unter Erweiterte Nutzung des Data Mappers

Datenfilter

Table Data Filters

Für maximale Flexibilität stehen Datenfilter sowohl für die Quelldaten als auch für die Zieldaten zur Verfügung. Bei größeren Datensätzen kann es besonders vorteilhaft sein, Zeilen bereits in der Quelle herauszufiltern, sodass die übrigen Operationen auf einem kleineren Datensatz ausgeführt werden.

Teilmenge der Daten auswählen

Mit diesem Filtertyp filtern Sie die eingehenden Quelldaten anhand der angegebenen Bedingungen.

Sekundären Filter auf Ergebnisdaten anwenden

Mit diesem Filtertyp wenden Sie anhand der angegebenen Bedingungen einen Filter auf die Ergebnisdaten nach der Transformation an. Dadurch können Zeilen anhand der Ergebnisse komplexer Berechnungen, Zusammenfassungen oder Fensterfunktionen ausgeschlossen werden.

Zeilenbegrenzung der endgültigen Datentabelle (Limit)

Mit der Zeilenbegrenzung schränken Sie die Zeilen im Ergebnis anhand eines Bereichs und eines Startpunkts ein.

Filtersyntax

Die Filtersyntax nutzt Python SQLAlchemy und entspricht damit der Syntax anderer Ausdrücke.

Beispiele und Ausdrucksfunktionen finden Sie im Bereich Ausdrücke.