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Cette page explique comment filtrer les données lorsque vous préparez des données dans l'espace de travail Wrangler de Cloud Data Fusion Studio. Dans Wrangler, vous pouvez filtrer les lignes de données dans les colonnes de n'importe quel type de données, à l'exception du type booléen. Vous conservez ou supprimez des lignes en fonction d'une condition que vous configurez.
Pour conserver ou supprimer des lignes en fonction d'une condition, procédez comme suit:
Dans l'onglet Données, accédez à un nom de colonne, puis cliquez sur la flèche d'expansion arrow_drop_down.
Sélectionnez Filtrer, puis une option (par exemple, Conserver les lignes et Si la valeur contient).
Spécifiez la condition.
Cliquez sur Appliquer.
Les valeurs changent en fonction du filtre. Wrangler ajoute la directive filter-rows-on à la recette. Lorsque vous exécutez le pipeline de données, la transformation est appliquée aux valeurs de la colonne.
Conserver les lignes
Si vous choisissez de conserver des lignes en fonction d'une condition, celles qui ne répondent pas à la condition sont supprimées. Seules les lignes qui répondent à la condition restent dans l'ensemble de données. Par exemple, si vous sélectionnez la valeur est et saisissez la condition Customer, Wrangler conserve les lignes contenant la chaîne Customer et supprime les lignes contenant d'autres valeurs.
Supprimer des lignes
Si vous choisissez de supprimer des lignes en fonction d'une condition, les lignes qui répondent à la condition sont supprimées de l'ensemble de données. Par exemple, si vous supprimez des lignes et sélectionnez La valeur est vide, Wrangler supprime les lignes de la colonne dont les valeurs sont vides ou nulles.
Conditions de filtre compatibles
Vous pouvez filtrer les lignes en fonction des conditions suivantes:
Condition
Description
La valeur est vide
Conserve ou supprime les valeurs contenant des valeurs vides.
value est
Conserve ou supprime les valeurs dont la valeur est exactement celle spécifiée. Pour les colonnes contenant le type de données "Chaîne", vous pouvez choisir d'ignorer la casse. Par défaut, la casse est incluse dans la condition.
valeur contient
Conserve ou supprime les valeurs contenant la valeur spécifiée.
valeur commence par
Conserve ou supprime les valeurs commençant par la valeur spécifiée.
valeur se terminant par
Conserve ou supprime les valeurs qui se terminent par la valeur spécifiée.
correspond à l'expression régulière
Conserve ou supprime les valeurs qui correspondent à l'expression régulière.
condition personnalisée
Conserve ou supprime les valeurs correspondant à la condition personnalisée.
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 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)."]]