Export to Quandl
Descrição
Seção intitulada “Descrição”Envia uma tabela do PlaidCloud para um banco de dados do Quandl (NASDAQ Data Link). Destina-se principalmente a organizações que mantêm conjuntos de dados publicados no Quandl e querem atualizá-los a partir de um fluxo de trabalho do PlaidCloud.
Exige credenciais da API do Quandl e um banco de dados de destino configurado com acesso de gravação no lado do Quandl.
Origem e destino
Seção intitulada “Origem e destino”Especifique os seguintes parâmetros:
- Tabela de origem: tabela de dados do Analyze a exportar
- Conexão do Quandl: acessar conjuntos de dados do Quandl exige uma conta de usuário ou uma conta de convidado com acesso limitado. Isso requer configuração em Ferramentas. Para detalhes sobre como configurar uma conexão de conta do Quandl, consulte: Ferramentas do PlaidCloud – Conexão
- Código do Quandl: use o botão Pesquisar para procurar conjuntos de dados. Como alternativa, os conjuntos de dados podem ser informados manualmente. Isso exige que o usuário informe a parte do URL que vem depois de “http://www.quandl.com”. Por exemplo, para importar o conjunto de dados das ações da Microsoft, encontrado em (http://www.quandl.com/GOOG/NASDAQ_MSFT), informe GOOG/NASDAQ_MSFT no campo Código do Quandl
- Nome do conjunto de dados: nome do conjunto de dados a exportar para o Quandl
- Descrição do conjunto de dados: descrição do conjunto de dados a exportar para o Quandl
Seleção de dados da tabela
Seção intitulada “Seleção de dados da tabela”Configuração do Data Mapper
O Data Mapper é usado para mapear as colunas dos dados de origem para a tabela de dados de destino.
Inspeção e Preenchimento do Mapeador
O botão de menu Inspecionar origem oferece formas adicionais de mapear colunas da origem para o destino:
- Preencher ambas as tabelas de mapeamento: propaga todos os valores da tabela de dados de origem para a tabela de dados de destino. Este é o comportamento padrão.
- Preencher somente a tabela de mapeamento de origem: mapeia apenas todos os valores da tabela de dados de origem. Isso é útil ao modificar um fluxo de trabalho existente quando a estrutura de colunas da origem mudou.
- Preencher somente a tabela de mapeamento de destino: propaga todos os valores apenas para a tabela de dados de destino.
Se as opções de coluna de origem e de destino não forem suficientes, é possível adicionar outras colunas à tabela de dados de destino de várias maneiras:
- Propagar tudo insere todas as colunas de origem na tabela de dados de destino, quer elas já existam ou não.
- Propagar selecionadas insere apenas as colunas de origem selecionadas.
- Clique com o botão direito no lado do destino e selecione Inserir linha para inserir uma linha imediatamente acima da linha selecionada.
- Clique com o botão direito no lado do destino e selecione Anexar linha para inserir uma linha no final (extrema direita) da tabela de dados de destino.
Exclusão de Colunas
Para excluir colunas da tabela de dados de destino, selecione as colunas desejadas, clique com o botão direito e selecione Excluir.
Colunas de Origem que Não Estão Mais Listadas
Uma linha de destino pode indicar uma Coluna de origem que a tabela de dados de origem não lista mais, por exemplo depois que a origem foi inspecionada novamente. A etapa nunca remove essa linha por você. Em vez disso, o nome da coluna aparece em vermelho, após um sinal de aviso ⚠, e ao passar o mouse sobre ele é exibida a informação de que a coluna não está nas colunas de origem. Em uma etapa com várias tabelas, como uma união, cada tabela é verificada em relação às suas próprias colunas de origem.
Uma linha com resumo Constante, Expressão ou Contagem (incluindo nulos) nunca é sinalizada, porque a etapa não lê a coluna de origem dela. Nada é sinalizado enquanto a tabela de dados de origem não listar nenhuma coluna, por exemplo antes de a origem ser inspecionada pela primeira vez.
Ao salvar uma etapa que ainda tem linhas sinalizadas, uma caixa de diálogo Colunas obsoletas encontradas as lista sob a guia ou a tabela em que estão e oferece três opções:
- Remover todas e salvar — remove as linhas sinalizadas e, em seguida, salva.
- Salvar mesmo assim — salva a etapa como está.
- Cancelar — volta para a etapa sem salvar.
Para manter uma linha e eliminar o aviso dela, adicione a coluna de volta à tabela de dados de origem ou escolha uma coluna que a tabela de dados de origem liste.
Tipo de Dados da Coluna
Toda coluna de destino tem um Tipo. Uma coluna propagada da origem mantém o tipo da coluna de origem; uma linha que você adiciona manualmente começa como Texto, e você define o Tipo para indicar o que ela deve realmente ser — uma coluna que você pretende somar ou ordenar precisa do tipo numérico ou de data, porque texto é ordenado e somado como texto.
Uma etapa salva com uma coluna sem nenhum tipo ainda é executada. O tipo é determinado quando a etapa é iniciada, a partir da coluna de origem que essa coluna lê. Onde não há de onde lê-lo, ele é tratado como texto: as colunas de uma etapa Extrair SQL vêm da consulta que você escreveu, e não de uma origem mapeada, e onde várias origens têm o mesmo nome de coluna com tipos divergentes, usa-se texto em vez de adivinhar um deles — um palpite errado gera uma conversão que o data warehouse pode rejeitar, e qualquer coisa pode ser convertida em texto.
Definir o Tipo você mesmo continua sendo a forma de dizer o que uma coluna deve ser. Deixá-lo sem definição significa aceitar o tipo que a coluna de origem tiver.
Alteração da Ordem das Colunas
Para reorganizar as colunas na tabela de dados de destino, selecione as colunas desejadas. Você pode usar:
- Setas de movimentação em massa: selecione a opção de movimentação desejada nas setas no canto superior direito
- Menu de contexto: clique com o botão direito e selecione Mover para o início, Mover para cima, Mover para baixo ou Mover para o final.
Reduzir o Resultado a Registros Distintos
Para retornar apenas opções distintas, selecione a opção de menu Distintos. Isso exibe um conjunto de caixas de seleção para cada coluna da origem. Basta marcar a caixa ao lado da coluna correspondente para retornar apenas resultados distintos.
Dependendo da situação, talvez seja melhor considerar o uso de resumo.
O processo de distinção mantém o primeiro registro exclusivo encontrado e descarta os demais. Talvez você queira aplicar uma ordenação aos dados se a consistência entre execuções for importante.
Agregação e Agrupamento
Para agregar resultados, selecione a opção de menu Resumir. Isso exibe um conjunto de caixas de seleção para cada coluna da tabela de dados de destino. Escolha um método de resumo adequado para cada coluna.
Quando Inspecionar origem preenche as colunas, uma coluna numérica começa como Agrupar por em vez de Soma se o nome dela se parecer com um identificador, como id, customer_id, Order No ou CustomerKey, se a tabela dela a definir como chave ou se a junção a usar como chave.
- Agrupar por
- Soma
- Mínimo
- Máximo
- Primeiro
- Último
- Contagem
- Contagem (incluindo nulos)
- Média
- Desvio padrão
- Desvio padrão amostral
- Desvio padrão populacional
- Variância
- Variância amostral
- Variância populacional
- Avançado sem Agrupar por
Para uso avançado do Data Mapper, como expressões, limpeza e constantes, consulte Uso avançado do Data Mapper
Filtros de dados
Seção intitulada “Filtros de dados”
Para oferecer o máximo de flexibilidade, há filtros de dados tanto nos dados de origem quanto nos dados de destino. Em conjuntos de dados maiores, filtrar linhas na origem pode ser especialmente vantajoso, pois as demais operações são executadas sobre um conjunto de dados menor.
Selecionar subconjunto de dados
Este tipo de filtro permite filtrar os dados de origem de entrada com base nas condições especificadas.
Aplicar filtro secundário aos dados de resultado
Este tipo de filtro permite aplicar um filtro aos dados de resultado já transformados, com base nas condições especificadas. Aplicar um filtro ao resultado transformado permite fazer exclusões com base em resultados de cálculos complexos, sumarizações ou funções de janela.
Divisão final da tabela de dados (limite)
O recurso de divisão de linhas permite limitar as linhas do conjunto de resultados com base em um intervalo e um ponto de partida.
Sintaxe de filtro
A sintaxe de filtro usa o Python SQLAlchemy, a mesma sintaxe das outras expressões.
Veja exemplos e funções de expressão na área Expressões.
Exemplos
Seção intitulada “Exemplos”Ainda não há exemplos…