Export to JSON ステップ

説明

Analyze のデータテーブルを、JSON ファイルとして PlaidCloud Document にエクスポートします。データの向きについては、以下に示すいくつかのオプションがあります。

JSON ファイルの詳細については、JSON の公式サイト（http://json.org/）を参照してください。

エクスポートパラメーター

エクスポートファイルセレクター

この変換のファイルセレクターでは、エクスポート結果を保存する PlaidCloud ドキュメントの保存先を選択できます。

ディレクトリを選択し、ターゲットファイルのファイル名を指定します。

ソーステーブル

Dynamic オプション

Dynamic オプションでは、変数を含むテキストでテーブルを指定できます。テーブルやビューの参照が指定した変数に応じて決まる、変数駆動型のワークフローで便利です。

current_month 変数を使用して、ソーステーブルを動的に指定する例:

legal_entity/inputs/{current_month}/ledger_values

Static オプション

エクスポートのソースとして特定のテーブルを使用する場合は、Dynamic ボックスをオフのままにして、ソーステーブルを選択します。

テーブルエクスプローラーは、どのテーブル選択でも常に利用できます。テーブル選択の右側にあるテーブルエクスプローラーボタンをクリックすると、テーブルエクスプローラーのウィンドウが開きます。

ドキュメントアカウントの選択

アクセス権のある PlaidCloud ドキュメントアカウントを選択します。これにより、次の選択でディレクトリを選択できるようになります。

プロジェクト内では、リストの先頭に Project Default も表示されます。これは、プロジェクトで現在デフォルトに設定されているアカウントの代わりとなる項目です。プロジェクトにデフォルトがある場合、新しいステップでは Project Default が事前に選択されます。既存のステップは、変更するまで保存時のアカウントのままです。Project Default のままにしたステップは、実行時にプロジェクトのデフォルトになっているアカウントに対して実行されます。デフォルトが設定されていない場合は、他のアカウントにフォールバックせず、実行は失敗し、プロジェクトが示されます。

ターゲットディレクトリパス

ターゲットディレクトリパスの右側にある参照アイコンを選択し、ファイルの保存先に移動します。

ターゲットファイル名

エクスポートするファイルを保存する名前を指定します。

JSONの向き

次のデータセットを例にします。

ID	Name	Gender	State
1	Jack	M	MO
2	Jill	F	MO
3	George	M	VA
4	Abe	M	KY

JSON ファイルは、次の 4 つのデータ形式のいずれかでエクスポートできます。

Records: データは Python のディクショナリとして保存され、各行は {Column -> Value, …} の形式で保存されます。例: [{“ID”:1,”Name”:”Jack”,”Gender”:”M”,”State”:”MO”},{“ID”:2,”Name”:”Jill”,”Gender”:”F”,”State”:”MO”},{“ID”:3,”Name”:”George”,”Gender”:”M”,”State”:”VA”},{“ID”:4,”Name”:”Abe”,”Gender”:”M”,”State”:”KY”}]
Index: データは入れ子の Python ディクショナリとして保存され、各行は {Index -> {Column -> Value, …},…} の形式で保存されます。例: {“0”:{“ID”:1,”Name”:”Jack”,”Gender”:”M”,”State”:”MO”},”1”:{“ID”:2,”Name”:”Jill”,”Gender”:”F”,”State”:”MO”},”2”:{“ID”:3,”Name”:”George”,”Gender”:”M”,”State”:”VA”},”3”:{“ID”:4,”Name”:”Abe”,”Gender”:”M”,”State”:”KY”}}
Split: データは単一の Python ディクショナリとして保存され、値はリストに格納されます。例: {“columns”:[“ID”,”Name”,”Gender”,”State”],”index”:[0,1,2,3],”data”:[[1,”Jack”,”M”,”MO”],[2,”Jill”,”F”,”MO”],[3,”George”,”M”,”VA”],[4,”Abe”,”M”,”KY”]]}
Values: データは複数の Python リストとして保存されます。例: [[1,”Jack”,”M”,”MO”],[2,”Jill”,”F”,”MO”],[3,”George”,”M”,”VA”],[4,”Abe”,”M”,”KY”]]

日付の処理

ドロップダウンメニューで 日付形式 を指定します。次の形式から選択します。

Epoch (Unix Timestamp – Seconds since 1/1/1970)
ISO 8601 Format (YYYY-MM-DD HH:MM:SS with timeproject offset)

ドロップダウンメニューで 日付の単位 を指定します。次の形式から選択します。精度の低い順に並んでいます。

秒（s）
ミリ秒（ms）
マイクロ秒（us）
ナノ秒（ns）

ASCIIを強制

このチェックボックスを選択すると、すべての文字列が正しい ASCII 形式でエンコードされます。これはデフォルトで有効になっています。

出力ファイルタイプ

エクスポートされるファイルはすべて非圧縮ですが、次の圧縮オプションを利用できます。

Zip
GZip
BZip2

追加設定

ファイルが存在する場合 の すでに存在するファイル（if_exists）— 上書きする（overwrite、デフォルト）は、すでにあるファイルを置き換えます。何も書き込まずにステップを失敗させる（fail）は、書き込もうとするファイルがすでに存在する場合に、何も書き込まずにステップを停止します。
行の順序 の 行の並べ替え（sort_columns）— 書き込む行を、指定したソース列の順に並べ替えます。最初のキーが優先され、各キーに列、昇順、NULL 値 を設定します。キー列は書き込まれる列でなくてもかまいません。NULL 値 のデフォルトは、昇順では先頭、降順では末尾です。集計または 重複排除 と併用することはできません。

テーブルデータの選択

データマッパーの設定

Table Data Mapper

データマッパーは、ソースデータの列をターゲットのデータテーブルにマッピングするために使用します。

マッパーの検査と入力

ソースを検査メニューボタンを使うと、ソースからターゲットへ列をマッピングする方法が増えます。

両方のマッピングテーブルを入力: ソースデータテーブルのすべての値をターゲットのデータテーブルに反映します。これがデフォルトです。
ソースマッピングテーブルのみを入力: ソースデータテーブルのすべての値のみをマッピングします。ソース列の構成が変わった既存のワークフローを修正する際に便利です。
ターゲットマッピングテーブルのみを入力: すべての値をターゲットのデータテーブルのみに反映します。

ソース列とターゲット列のオプションだけでは足りない場合は、次のようにいくつかの方法でターゲットのデータテーブルに列を追加できます。

すべてを反映は、すでに存在しているかどうかにかかわらず、すべてのソース列をターゲットのデータテーブルに挿入します。
選択を反映は、選択したソース列のみを挿入します。
ターゲット側を右クリックして行を挿入を選択すると、現在選択している行の直上に行を挿入します。
ターゲット側を右クリックして行を追加を選択すると、ターゲットのデータテーブルの末尾（右端）に行を挿入します。

列の削除

ターゲットのデータテーブルから列を削除するには、対象の列を選択し、右クリックして削除を選択します。

一覧になくなったソース列

ターゲットの行がソース列として指定している列が、ソースデータテーブルの一覧にない場合があります。たとえば、ソースを再度検査した後などです。ステップがそのような行を自動的に削除することはありません。代わりに、列名が警告マーク ⚠ の後ろに赤色で表示され、その上にカーソルを置くと、その列がソース列にないことが示されます。ユニオンなど複数のテーブルを扱うステップでは、各テーブルがそれぞれのソース列に対してチェックされます。

定数、式、または件数 (NULLを含む) の集計を設定した行は、ステップがそのソース列を読み取らないため、フラグが付くことはありません。ソースデータテーブルに列が一覧表示されていない間（たとえば、ソースを初めて検査する前）は、何もフラグが付きません。

フラグが付いた行が残ったままステップを保存すると、古い列が見つかりましたダイアログに、該当する行が所属するタブまたはテーブルごとに表示され、次の3つの選択肢が提示されます。

すべて削除して保存 — フラグが付いた行を削除してから保存します。
このまま保存 — ステップをそのまま保存します。
キャンセル — 保存せずにステップに戻ります。

行を残したまま警告を解除するには、その列をソースデータテーブルに追加し直すか、ソースデータテーブルに一覧表示されている列を選択します。

列のデータ型

ターゲットの各列にはタイプがあります。ソースから反映した列はソース列のタイプを引き継ぎます。手動で追加した行はテキストから始まるため、実際に必要なタイプをタイプで設定します。合計や並べ替えを行う列には数値型や日付型が必要です。テキストはテキストとして並べ替えられ、合計されるためです。

タイプがまったく設定されていない列を含んだままステップを保存しても、ステップは実行されます。タイプは、ステップの開始時に、その列が読み取るソース列から判定されます。読み取り元がない場合はテキストとして扱われます。たとえば、SQL抽出ステップの列は、マッピングされたソースではなく、記述したクエリから決まります。また、同じ列名でタイプが一致しないソースが複数ある場合は、いずれかを推測せずテキストが使われます。推測が外れるとウェアハウスが拒否する変換が生じる可能性がありますが、どんな値もテキストには変換できるためです。

列がどうあるべきかを指定する方法は、引き続きタイプを自分で設定することです。未設定のままにすると、ソース列がたまたまそうであるタイプをそのまま受け入れることになります。

列の順序の変更

ターゲットのデータテーブルの列を並べ替えるには、対象の列を選択します。次のどちらかを使用できます。

一括移動の矢印: 右上の矢印から目的の移動オプションを選択します
コンテキストメニュー: 右クリックして、先頭へ移動、上へ移動、下へ移動、末尾へ移動のいずれかを選択します。

結果を重複のないレコードのみに絞り込む

重複のないオプションのみを返すには、重複排除メニューオプションを選択します。ソースの各列にチェックボックスが表示されます。重複を排除したい列の横にあるチェックボックスをオンにすると、重複のない結果のみが返されます。

状況によっては、代わりに集計の使用を検討することをお勧めします。

重複排除では、最初に見つかった一意のレコードを残し、残りを破棄します。実行間で一貫性が必要な場合は、データに並べ替えを適用することをお勧めします。

集計とグループ化

結果を集計するには、集計メニューオプションを選択します。ターゲットのデータテーブルの各列に選択ボックスが表示されます。列ごとに適切な集計方法を選択します。

ソースを検査で列が入力される際、数値列は、名前が id、customer_id、Order No、CustomerKey のように識別子と読み取れる場合、テーブルでキーに設定されている場合、または結合でキーとして使用されている場合に、合計ではなくグループ化から始まります。

グループ化
合計
最小
最大
最初
最後
件数
件数 (NULLを含む)
平均
標準偏差
標本標準偏差
母標準偏差
分散
標本分散
母分散
高度な非グループ化

式、クレンジング、定数などのデータマッパーの高度な使い方については、データマッパーの高度な使い方を参照してください。

データフィルター

Table Data Filters

柔軟性を最大限に高めるため、データフィルターはソースデータとターゲットデータの両方で使用できます。データセットが大きい場合は、ソース側で行を絞り込んでおくと、残りの処理を小さなデータセットに対して実行できるため、特に効果的です。

データのサブセットを選択

このフィルタータイプでは、指定した条件に基づいて、受信するソースデータをフィルター処理できます。

結果データにセカンダリフィルターを適用

このフィルタータイプでは、変換後の結果データに対して、指定した条件に基づくフィルターを適用できます。変換後の結果にフィルターを適用できるため、複雑な計算、集計、ウィンドウ関数の結果に基づいて行を除外できます。

最終データテーブルのスライス（制限）

行のスライス機能では、範囲と開始位置に基づいて、結果セットの行数を制限できます。

フィルター構文

フィルター構文には Python SQLAlchemy を使用します。これは他の式と同じ構文です。

式の例と式関数については、式のセクションを参照してください。

例

例はまだありません。