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Questa pagina spiega come applicare i filtri durante la preparazione dei dati nello spazio di lavoro Wrangler di Studio di Cloud Data Fusion. In Wrangler, puoi filtrare le righe di
dati nelle colonne di qualsiasi tipo di dati, ad eccezione del tipo booleano. Mantieni o rimuovi le righe in base a una condizione configurata.
Per mantenere o rimuovere le righe in base a una condizione:
Nella scheda Dati, vai a un nome di colonna e fai clic sulla freccia di espansione arrow_drop_down.
Seleziona Filtra e scegli un'opzione, ad esempio Mantieni righe e Se valore contiene.
Specifica la condizione.
Fai clic su Applica.
I valori cambiano in base al filtro. Wrangler aggiunge la direttiva filter-rows-on
alla ricetta. Quando esegui la pipeline di dati, la trasformazione viene applicata ai valori della colonna.
Conserva righe
Se scegli di conservare le righe in base a una condizione, le righe che non soddisfano la condizione vengono rimosse. Nel set di dati rimangono solo le righe che soddisfano la condizione. Ad esempio, se selezioni value is (il valore è) e inserisci la condizioneCustomer, Wrangler conserva le righe contenenti la stringa Customer e rimuove le righe con altri valori.
Rimuovere righe
Se scegli di rimuovere le righe in base a una condizione, le righe che soddisfano la condizione vengono rimosse dal set di dati. Ad esempio, se rimuovi le righe e selezioni Il valore è vuoto, Wrangler rimuove dalla colonna le righe con valori vuoti o null.
Condizioni di filtro supportate
Puoi filtrare le righe in base alle seguenti condizioni:
Condizione
Descrizione
value è vuoto
Mantiene o rimuove i valori con valori vuoti.
value è
Mantiene o rimuove i valori con il valore esatto specificato. Per le colonne
contenenti il tipo di dati stringa, puoi scegliere di ignorare la maiuscola. Per impostazione predefinita, viene inclusa la sensibilità alle maiuscole nella condizione.
value contains
Mantiene o rimuove i valori che contengono il valore specificato.
Il valore inizia con
Mantiene o rimuove i valori che iniziano con il valore specificato.
Il valore termina con
Mantiene o rimuove i valori che terminano con il valore specificato.
corrisponde a regex
Mantiene o rimuove i valori che corrispondono all'espressione regolare.
condizione personalizzata
Mantiene o rimuove i valori corrispondenti alla condizione personalizzata.
[[["Facile da capire","easyToUnderstand","thumb-up"],["Il problema è stato risolto","solvedMyProblem","thumb-up"],["Altra","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile da capire","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informazioni o codice di esempio errati","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Mancano le informazioni o gli esempi di cui ho bisogno","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema di traduzione","translationIssue","thumb-down"],["Altra","otherDown","thumb-down"]],["Ultimo aggiornamento 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)."]]
