Export to JSON 步骤

说明

将 Analyze 数据表作为 JSON 文件导出到 PlaidCloud Document。数据方向有多个选项（见下文）。

有关 JSON 文件的更多详细信息，请访问 JSON 官方网站：http://json.org/。

导出参数

导出文件选择器

此转换中的文件选择器用于选择目标位置，将导出结果存储在 PlaidCloud 文档中。

您需要选择一个目录，并为目标文件指定文件名。

源表

动态选项

动态选项允许使用文本（包括变量）指定表。在由变量驱动的工作流中，如果表和视图的引用需要随所指定的变量而变化，此选项会很有用。

以下示例使用 current_month 变量动态指向源表：

legal_entity/inputs/{current_month}/ledger_values

静态选项

如果希望使用特定表作为导出的源，请不要勾选Dynamic复选框，直接选择源表。

任何表选择旁都可使用表资源管理器。单击表选择右侧的表资源管理器按钮，即可打开表资源管理器窗口。

选择文档账户

选择您有权访问的 PlaidCloud 文档账户。这样您就可以在下一项选择中选取目录。

在项目内，列表顶部还提供Project Default，代表项目当前设置为默认的账户。当项目设有默认账户时，新步骤会预先选中 Project Default；现有步骤会保留其已保存的账户，直到您更改为止。设为Project Default的步骤在运行时使用当时项目的默认账户；如果未设置默认账户，运行会失败并指明该项目，而不会回退到其他账户。

目标目录路径

选择目标目录路径右侧的浏览图标，然后导航到要保存文件的位置。

目标文件名

指定导出文件的保存名称。

JSON 方向

请看以下数据集：

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

JSON 文件可以导出为以下四种数据格式之一：

Records：数据存储在 Python 字典集中，每一行以 {Column -> Value, …} 格式存储。例如：[{“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：数据存储在嵌套的 Python 字典集中，每一行以 {Index -> {Column -> Value, …},…} 格式存储。例如：{“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：数据存储在单个 Python 字典集中，值存储在列表中。例如：{“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：数据存储在多个 Python 列表中。例如：[[1,”Jack”,”M”,”MO”],[2,”Jill”,”F”,”MO”],[3,”George”,”M”,”VA”],[4,”Abe”,”M”,”KY”]]

日期处理

使用下拉菜单指定日期格式。可从以下格式中选择：

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

使用下拉菜单指定日期单位。可从以下格式中选择，按精度由低到高排列：

秒 (s)
毫秒 (ms)
微秒 (us)
纳秒 (ns)

强制 ASCII

选中此复选框可确保所有字符串都以正确的 ASCII 格式编码。默认启用。

输出文件类型

所有导出的文件均未压缩，但提供以下压缩选项：

Zip
GZip
BZip2

其他设置

已存在的文件（if_exists），位于文件已存在时下——覆盖它（overwrite，默认）会替换已存在的文件；使步骤失败且不写入任何内容（fail）会在要写入的文件已存在时使步骤停止，且不写入任何内容。
行排序依据（sort_columns），位于行顺序下——按这些源列对写入的行排序，第一个键优先，每个键都有列、升序和空值设置。键列不必写入。空值默认为升序时在前、降序时在后。不能与汇总或非重复一起使用。

表数据选择

数据映射器配置

Table Data Mapper

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

数据筛选器

Table Data Filters

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。

示例

暂无示例……