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En esta página, se explica cómo filtrar cuando preparas datos en el espacio de trabajo de Wrangler
de Cloud Data Fusion Studio. En Wrangler, puedes filtrar filas de datos en columnas de cualquier tipo de datos, excepto el tipo booleano. Puedes conservar o quitar filas según una condición que configures.
Para conservar o quitar filas según una condición, sigue estos pasos:
En la pestaña Datos, ve al nombre de una columna y haz clic en la flecha del expansor arrow_drop_down.
Selecciona Filtrar y elige una opción, por ejemplo, Mantener filas y Si el valor contiene.
Especifica la condición.
Haz clic en Aplicar.
Los valores cambian según el filtro. Wrangler agrega la directiva filter-rows-on a la receta. Cuando ejecutas el flujo de datos, la transformación se aplica a los valores de la columna.
Conservar filas
Si eliges conservar filas según una condición, se quitarán las filas que no cumplan con la condición. Solo las filas que cumplen con la condición permanecen en el conjunto de datos. Por ejemplo, si seleccionas valor es y, luego, ingresas la condición Customer, Wrangler conserva las filas que contienen la cadena Customer y quita las filas con otros valores.
Cómo quitar filas
Si eliges quitar filas según una condición, las filas que cumplan con la condición se quitarán del conjunto de datos. Por ejemplo, si quitas filas y seleccionas value is empty, Wrangler quitará las filas de la columna que tengan valores vacíos o nulos.
Condiciones de filtro compatibles
Puedes filtrar filas según las siguientes condiciones:
Condición
Descripción
value is empty
Conserva o quita los valores con valores vacíos.
value is
Conserva o quita valores con el valor exacto especificado. En el caso de las columnas que contienen el tipo de datos de cadena, puedes ignorar el caso de las letras. La configuración predeterminada es incluir el caso en la condición.
value contains
Conserva o quita los valores que contengan el valor especificado.
value starts with
Conserva o quita los valores que comienzan con el valor especificado.
El valor termina con
Conserva o quita los valores que terminan con el valor especificado.
coincide con la regex
Conserva o quita los valores que coinciden con la expresión regular.
condición personalizada
Conserva o quita los valores que coincidan con la condición personalizada.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-09-04 (UTC)"],[],[],null,["# Filter data\n\nThis page explains how to filter when you prepare data in the Wrangler\nworkspace of the Cloud Data Fusion Studio. In Wrangler, you can filter rows of\ndata in columns of any data type, except the boolean type. You keep or remove\nrows based on a condition that you configure.\n\nTo keep or remove rows based on a condition, 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. Select **Filter** and select an option---for example, **Keep rows** and **If\n value contains**.\n4. Specify the condition.\n5. Click **Apply**.\n\nThe values change based on the filter. Wrangler adds the `filter-rows-on`\ndirective to the recipe. When you run the data pipeline, the transformation is\napplied to values in the column.\n\nKeep rows\n---------\n\nIf you choose to keep rows based on a condition, rows that don't meet the\ncondition are removed. Only the rows that meet the condition remain in the\ndataset. For example, if you select **value is** and enter the condition\n`Customer`, Wrangler keeps rows containing the string `Customer` and removes\nrows with other values.\n\nRemove rows\n-----------\n\nIf you choose to remove rows based on a condition, rows that meet the condition\nare removed from the dataset. For example, if you remove rows and select **value\nis empty**, Wrangler removes rows from the column that have empty or null\nvalues.\n\nSupported filter conditions\n---------------------------\n\nYou can filter rows based on the following conditions:\n\nWhat's next\n-----------\n\n- Learn more about [Wrangler directives](/data-fusion/docs/concepts/wrangler-overview#apply_directives)."]]