Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
Nesta página, explicamos como separar dados de um campo (uma célula) em várias
linhas ao preparar dados no espaço de trabalho do Wrangler do estúdio do Cloud Data Fusion.
Separar texto delimitado
É possível separar os valores de uma célula em novas linhas se eles forem
separados pelos seguintes delimitadores:
Vírgula
Tab
Barra vertical
Espaço em branco
Separador personalizado
Se uma célula não tiver o delimitador escolhido, nenhuma nova linha será inserida.
Para dividir valores com base em um delimitador, siga estas etapas:
Na guia Dados, acesse o nome de uma coluna e clique na seta de expansão arrow_drop_down.
Clique em Explodir > Texto delimitado.
Escolha um delimitador, por exemplo, pipe.
Clique em Extrair.
O Wrangler divide os campos com base no delimitador selecionado e adiciona a
diretiva split-to-row à receita. Quando você executa o pipeline de dados,
o Cloud Data Fusion aplica a transformação a todos os valores na coluna.
Neste exemplo, um conjunto de dados tem uma coluna de valores de string contendo o delimitador de vírgula:
ID
Nome
1
Lee,Lucian,Luka
2
Mahan,Noam
Para dividir o valor em linhas separadas, o Wrangler exclui a coluna original e
cria uma nova coluna com uma linha para cada valor. Os outros valores de coluna da
linha original são copiados para as novas linhas:
ID
Nome_1
1
Lee
1
Lucian
1
Luka
2
Mahan
2
Noam
Matrizes separadas
A diretiva flatten separa os itens em matrizes, como ["ELEMENT_1",
"ELEMENT_2", "ELEMENT_3"], em novas linhas. Os outros valores de coluna do registro original são copiados para os novos registros.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-09-04 UTC."],[[["\u003cp\u003eThis guide outlines the process of separating data within a single cell into multiple rows using the Wrangler workspace in Cloud Data Fusion Studio.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe "Explode > Delimited text" feature allows users to split values within a cell into new rows based on delimiters such as commas, tabs, pipes, whitespace, or a custom separator defined with a regular expression.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eWhen splitting delimited text, if a cell does not contain the specified delimiter, no new row will be inserted, and the original column is deleted and replaced by a new one.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe "flatten" directive can be used to separate array items into new rows, while also copying the other column values from the original record into each new record.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe \u003ccode\u003esplit-to-row\u003c/code\u003e directive is added to the recipe when using the delimited text feature, applying the transformation to all values in the column when the data pipeline runs.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Explode data from fields\n\nThis page explains how to separate data from a field (a cell) into multiple\nrows when you prepare data in the Wrangler workspace of the Cloud Data Fusion\nStudio.\n\nSeparate delimited text\n-----------------------\n\nYou can separate the values from a cell into new rows if the values are\nseparated by the following delimiters:\n\n- Comma\n- Tab\n- Pipe\n- Whitespace\n- Custom separator\n\nIf a cell doesn't contain the chosen delimiter, no new row is inserted.\n\nTo split values based on a delimiter, follow these steps:\n\n1. [Go to Wrangler workspace in Cloud Data Fusion](/data-fusion/docs/concepts/wrangler-overview#navigate-to-wrangler).\n2. On the **Data** tab, go to a column name and click the arrow_drop_down expander arrow.\n3. Click **Explode \\\u003e Delimited text**.\n4. Choose a delimiter---for example **Pipe**.\n5. Click **Extract**.\n\n | **Note:** If you select Custom separator, define the delimiter with a regular expression.\n\nWrangler splits the fields based on the selected delimiter and adds the\n`split-to-row` directive to the recipe. When you run the data pipeline,\nCloud Data Fusion applies the transformation to all values in the column.\n\nIn this example, a dataset has a column of string values containing the comma\ndelimiter:\n\nTo divide the value into separate rows, Wrangler deletes the original column and\ncreates a new column with one row for each value. The other column values from\nthe original row are copied into the new rows:\n\nSeparate arrays\n---------------\n\nThe `flatten` directive separates items in arrays, such as `[\"ELEMENT_1\",\n\"ELEMENT_2\", \"ELEMENT_3\"]`, into new rows. The other column values from the\noriginal record are copied into the new records.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [Wrangler directives](/data-fusion/docs/concepts/wrangler-overview#apply_directives)."]]
