Export to Quandl 步骤
将 PlaidCloud 表推送到 Quandl（NASDAQ Data Link）数据库。主要面向在 Quandl 上维护已发布数据集，并希望通过 PlaidCloud 工作流刷新这些数据集的组织。
需要 Quandl API 凭据，以及在 Quandl 一侧已配置为可写入的目标数据库。
请指定以下参数：
- 源表：要导出的 Analyze 数据表
- Quandl Connection：访问 Quandl 数据集需要用户账户，或访问受限的访客账户。这需要在“工具”中设置。有关设置 Quandl 账户连接的详细信息，请参见此处：PlaidCloud 工具 – 连接
- Quandl Code：使用搜索按钮搜索数据集。也可以手动输入数据集，这要求用户输入“http://www.quandl.com”之后的 URL 部分。例如，要导入微软股票的数据集（可在此处找到：http://www.quandl.com/GOOG/NASDAQ_MSFT），请在 Quandl Code 字段中输入 GOOG/NASDAQ_MSFT
- Dataset Name：要导出到 Quandl 的数据集名称
- Dataset Description：要导出到 Quandl 的数据集描述
数据映射器配置
数据映射器用于将源数据中的列映射到目标数据表。
检查并填充映射器
使用 检查源 菜单按钮可以通过更多方式将源中的列映射到目标：
- 填充两个映射表：将源数据表中的所有值传播到目标数据表。这是默认行为。
- 仅填充源映射表：仅映射源数据表中的所有值。当源列结构发生变化而需要修改现有工作流时，此选项很有用。
- 仅填充目标映射表：仅将所有值传播到目标数据表。
如果上述源列和目标列选项仍不够用，还可以通过以下几种方式向目标数据表添加其他列：
- 全部传播 会将所有源列插入目标数据表，无论这些列是否已存在。
- 传播所选项 仅插入所选的源列。
- 在目标侧右键单击并选择 插入行，可在当前所选行的正上方插入一行。
- 在目标侧右键单击并选择 追加行，可在目标数据表的底部（最右侧）插入一行。
删除列
要从目标数据表中删除列，请选择所需的列，然后右键单击并选择 删除。
不再列出的源列
目标行可能指定了某个 源列，而源数据表已不再列出该列，例如在重新检查源之后。步骤绝不会自动移除这样的行，而是将列名显示为红色，并在前面加上 ⚠ 警告标志；将鼠标悬停在其上，会提示该列不在源列中。在包含多个表的步骤（如联合）中，每个表都会分别对照其自身的源列进行检查。
带有 常量、表达式 或 计数（含空值） 汇总的行不会被标记，因为步骤不会读取其源列。当源数据表没有列出任何列时（例如首次检查源之前），也不会标记任何内容。
保存仍含有已标记行的步骤时，会出现 发现过时列 对话框，按其所在的选项卡或表列出这些行，并提供三个选项：
- 全部移除并保存 — 移除已标记的行，然后保存。
- 仍然保存 — 按现状保存步骤。
- 取消 — 返回步骤，不保存。
要保留某一行并清除其警告，请将该列重新添加到源数据表，或选择源数据表中列出的某一列。
列数据类型
每个目标列都带有一个 类型。从源传播而来的列沿用源列的类型；手动添加的行起初为 文本，需要设置 类型 来指明其实际类型 — 打算求和或排序的列需要使用数值或日期类型，因为文本会按文本方式排序和求和。
保存时没有任何类型的列，步骤仍可运行。类型会在步骤启动时根据该列所读取的源列确定。如果无处可读，则视为文本：提取 SQL 步骤的列来自您编写的查询，而不是映射的源；如果多个源中存在同名列但类型不一致，则使用文本，而不是随意选择其中一种 — 猜错会产生仓库可能拒绝的转换，而任何类型都可以转换为文本。
自行设置 类型 仍然是指明列应为何种类型的方式。不设置则意味着接受源列恰好具有的类型。
更改列顺序
要重新排列目标数据表中的列，请选择所需的列。可以使用以下任一方式：
- 批量移动箭头：从右上角的箭头中选择所需的移动选项
- 上下文菜单：右键单击并选择 移到顶部、上移、下移 或 移到底部。
仅返回非重复记录
要仅返回非重复的选项，请选择 非重复 菜单选项。这会为源中的每一列切换显示一组复选框。只需勾选相应列旁边的复选框，即可仅返回非重复的结果。
视情况而定，您可能需要考虑改用汇总。
非重复处理会保留找到的第一条唯一记录，并丢弃其余记录。如果运行之间的一致性很重要，可能需要对数据进行排序。
聚合与分组
要聚合结果，请选择 汇总 菜单选项。这会为目标数据表中的每一列切换显示一组选择框。请为每一列选择合适的汇总方法。
当 检查源 填充列时，如果数值列的名称读起来像标识符（例如 id、customer_id、Order No 或 CustomerKey），或者其所在表将其设为键，或者联接将其用作键，则该列起初为 分组依据，而不是 求和。
- 分组依据
- 求和
- 最小值
- 最大值
- 第一个
- 最后一个
- 计数
- 计数（含空值）
- 平均值
- 标准差
- 样本标准差
- 总体标准差
- 方差
- 样本方差
- 总体方差
- 高级非分组
有关表达式、清理和常量等高级数据映射器用法，请参阅高级数据映射器用法
为了获得最大的灵活性，源数据和目标数据都可以使用数据筛选器。对于较大的数据集，在源端筛选掉部分行尤其有益，这样后续操作只需处理较小的数据集。
选择数据子集
此筛选器类型用于根据指定条件筛选传入的源数据。
对结果数据应用二次筛选器
此筛选器类型用于根据指定条件对转换后的结果数据应用筛选器。 对转换后的结果应用筛选器，可以基于复杂计算、汇总或窗口函数的结果进行排除。
最终数据表切片（限制）
行切片功能可根据范围和起始点限制结果集中的行数。
筛选器语法
筛选器语法使用 Python SQLAlchemy，与其他表达式的语法相同。
有关示例和表达式函数，请参阅表达式部分。
暂无示例……