Étape Export to Google Spreadsheet

Description

Exporte une table de données Analyze vers Google Drive sous la forme d’une feuille de calcul Google. Un compte Google valide est requis pour utiliser cette transformation. Les identifiants de l’utilisateur doivent être configurés dans PlaidCloud Tools avant d’utiliser la transformation.

Paramètres d’exportation

Source et cible

Sélectionnez la Table source dans PlaidCloud Document à l’aide de la liste déroulante.

Indiquez ensuite les informations de Connexion cible. Pour savoir comment configurer une connexion à un compte Google Docs, consultez : PlaidCloud Tools – Connexion. Une fois tous les comptes nécessaires configurés, sélectionnez le compte approprié dans la liste déroulante.

Enfin, renseignez le Nom de la feuille de calcul cible et le Nom de la feuille cible. Si vous le souhaitez, cochez la case Ajouter les données aux données existantes de la feuille pour ajouter les données à une feuille existante. Si la feuille cible n’existe pas encore, elle est créée.

Une feuille de calcul qui n’existe pas encore est créée, tout comme une feuille manquante. Un Nom de la feuille de calcul cible que porte plus d’une feuille de calcul du compte est refusé ; renommez les doublons pour que le nom soit unique. Les valeurs sont écrites telles qu’elles ont été saisies : une cellule de texte qui commence par = reste du texte et ne devient pas une formule. Lorsque Ajouter les données aux données existantes de la feuille est décochée, la feuille est vidée et redimensionnée à la taille de la table avant l’écriture des lignes.

Sélection des données de la table

Configuration du Data Mapper

Table Data Mapper

Le Data Mapper sert à mapper les colonnes des données source vers la table de données cible.

Inspection et remplissage du mappeur

Le bouton de menu Inspecter la source offre d’autres façons de mapper les colonnes de la source vers la cible :

Renseigner les deux tables de mappage : propage toutes les valeurs de la table de données source vers la table de données cible. C’est le comportement par défaut.
Renseigner uniquement la table de mappage source : mappe uniquement toutes les valeurs de la table de données source. C’est utile pour modifier un workflow existant lorsque la structure des colonnes source a changé.
Renseigner uniquement la table de mappage cible : propage toutes les valeurs vers la table de données cible uniquement.

Si les options de colonnes source et cible ne suffisent pas, vous pouvez ajouter d’autres colonnes à la table de données cible de plusieurs façons :

Tout propager insère toutes les colonnes source dans la table de données cible, qu’elles existent déjà ou non.
Propager la sélection insère uniquement la ou les colonnes source sélectionnées.
Faites un clic droit côté cible et sélectionnez Insérer une ligne pour insérer une ligne juste au-dessus de la ligne actuellement sélectionnée.
Faites un clic droit côté cible et sélectionnez Ajouter une ligne pour insérer une ligne en bas (à l’extrême droite) de la table de données cible.

Suppression de colonnes

Pour supprimer des colonnes de la table de données cible, sélectionnez la ou les colonnes voulues, puis faites un clic droit et sélectionnez Supprimer.

Colonnes source qui ne sont plus listées

Une ligne cible peut nommer une Colonne source que la table de données source ne liste plus, par exemple après une nouvelle inspection de la source. L’étape ne supprime jamais une telle ligne à votre place. À la place, le nom de la colonne s’affiche en rouge derrière un signe d’avertissement ⚠, et le survol indique que la colonne ne figure pas dans les colonnes source. Dans une étape à plusieurs tables, comme une union, chaque table est vérifiée par rapport à ses propres colonnes source.

Une ligne avec une Constante, une Expression ou un résumé Nombre (valeurs nulles incluses) n’est jamais signalée, car l’étape ne lit pas sa colonne source. Rien n’est signalé tant que la table de données source ne liste aucune colonne, par exemple avant la première inspection de la source.

Lorsque vous enregistrez une étape qui contient encore des lignes signalées, une boîte de dialogue Colonnes obsolètes détectées les liste sous l’onglet ou la table concernés, et propose trois choix :

Tout supprimer et enregistrer : supprime les lignes signalées, puis enregistre.
Enregistrer quand même : enregistre l’étape telle quelle.
Annuler : retourne à l’étape sans enregistrer.

Pour conserver une ligne et faire disparaître son avertissement, rajoutez la colonne à la table de données source, ou choisissez une colonne que la table de données source liste.

Type de données d’une colonne

Chaque colonne cible possède un Type. Une colonne propagée depuis la source conserve le type de la colonne source ; une ligne que vous ajoutez à la main est de type Texte au départ, et vous définissez le Type pour indiquer ce qu’elle doit réellement être : une colonne que vous comptez additionner ou trier a besoin de son type numérique ou date, car le texte se trie et s’additionne comme du texte.

Une étape enregistrée avec une colonne sans aucun type s’exécute malgré tout. Le type est déterminé au démarrage de l’étape, à partir de la colonne source que cette colonne lit. Lorsqu’il n’y a rien à partir duquel le déduire, il est traité comme du texte : les colonnes d’une étape Extraire SQL proviennent de la requête que vous avez écrite et non d’une source mappée, et lorsque plusieurs sources portent le même nom de colonne avec des types qui divergent, le texte est utilisé plutôt que d’en deviner un : une mauvaise supposition produit une conversion que l’entrepôt peut rejeter, alors que tout se convertit en texte.

Définir vous-même le Type reste la façon d’indiquer ce qu’une colonne doit être. Le laisser vide revient à accepter ce que la colonne source se trouve être.

Modification de l’ordre des colonnes

Pour réorganiser les colonnes de la table de données cible, sélectionnez la ou les colonnes voulues. Vous pouvez utiliser l’une ou l’autre des méthodes suivantes :

Flèches de déplacement groupé : sélectionnez l’option de déplacement voulue avec les flèches en haut à droite.
Menu contextuel : faites un clic droit et sélectionnez Déplacer en haut, Monter, Descendre ou Déplacer en bas.

Réduire le résultat aux seuls enregistrements distincts

Pour ne renvoyer que des valeurs distinctes, sélectionnez l’option de menu Distinct. Un ensemble de cases à cocher s’affiche pour chaque colonne de la source. Il suffit de cocher la case en regard d’une colonne pour ne renvoyer que des résultats distincts.

Selon la situation, vous pouvez envisager d’utiliser plutôt la synthèse.

Le processus de distinction conserve le premier enregistrement unique trouvé et écarte les autres. Vous pouvez appliquer un tri aux données s’il est important d’obtenir des résultats cohérents d’une exécution à l’autre.

Agrégation et regroupement

Pour agréger les résultats, sélectionnez l’option de menu Résumer. Un ensemble de listes de sélection s’affiche pour chaque colonne de la table de données cible. Choisissez une méthode de synthèse adaptée à chaque colonne.

Lorsque Inspecter la source remplit les colonnes, une colonne numérique commence à Regrouper par plutôt qu’à Somme si son nom ressemble à un identifiant, comme id, customer_id, Order No ou CustomerKey, si sa table la définit comme une clé, ou si la jointure l’utilise comme clé.

Regrouper par
Somme
Min
Max
Premier
Dernier
Nombre
Nombre (valeurs nulles incluses)
Moyenne
Écart type
Écart type d’échantillon
Écart type de population
Variance
Variance d’échantillon
Variance de population
Avancé hors regroupement

Pour une utilisation avancée du Data Mapper, comme les expressions, le nettoyage et les constantes, consultez Utilisation avancée du Data Mapper.

Filtres de données

Filtres de données de la table

Pour offrir un maximum de souplesse, des filtres de données sont disponibles sur les données source et sur les données cible. Pour les jeux de données volumineux, il peut être particulièrement avantageux de filtrer les lignes dès la source afin que les opérations suivantes portent sur un jeu de données plus petit.

Sélectionner un sous-ensemble de données

Ce type de filtre permet de filtrer les données source entrantes selon les conditions spécifiées.

Appliquer un filtre secondaire aux données de résultat

Ce type de filtre permet d’appliquer un filtre aux données de résultat après transformation, selon les conditions spécifiées. La possibilité d’appliquer un filtre au résultat transformé permet d’exclure des lignes en fonction du résultat de calculs complexes, de synthèses ou de fonctions de fenêtrage.

Découpage final de la table de données (limite)

Le découpage des lignes permet de limiter les lignes du jeu de résultats selon une plage et un point de départ.

Syntaxe des filtres

La syntaxe des filtres utilise Python SQLAlchemy, qui est la même syntaxe que celle des autres expressions.

Consultez des exemples et des fonctions d’expression dans la section Expressions.

Exemples

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