이 페이지에서는 Cloud Data Fusion Studio의 Wrangler 작업공간에서 데이터를 준비할 때 필터링하는 방법을 설명합니다. Wrangler에서는 불리언 유형을 제외한 모든 데이터 유형의 열에서 데이터 행을 필터링할 수 있습니다. 구성한 조건에 따라 행을 유지하거나 삭제합니다.
데이터 탭에서 열 이름으로 이동하고 arrow_drop_down 펼치기 화살표를 클릭합니다.
필터를 선택하고 옵션(예: 행 유지, 값에 포함된 경우)을 선택합니다.
조건을 지정합니다.
적용을 클릭합니다.
값은 필터에 따라 변경됩니다. Wrangler는 filter-rows-on 지시문을 레시피에 추가합니다. 데이터 파이프라인을 실행하면 열의 값에 변환이 적용됩니다.
행 유지
조건에 따라 행을 유지하도록 선택하면 조건에 맞지 않는 행이 삭제됩니다. 조건에 맞는 행만 데이터 세트에 남습니다. 예를 들어 값이 다음과 같음을 선택하고 Customer 조건을 입력하면 Wrangler는 Customer 문자열이 포함된 행을 유지하고 다른 값이 포함된 행을 삭제합니다.
행 삭제
조건에 따라 행을 삭제하면 조건에 맞는 행이 데이터 세트에서 삭제됩니다. 예를 들어 행을 삭제하고 값이 비어 있음을 선택하면 Wrangler는 값이 비어 있거나 null인 열에서 행을 삭제합니다.
지원되는 필터 조건
다음 조건을 기준으로 행을 필터링할 수 있습니다.
조건
설명
값이 비어 있음
빈 값을 유지하거나 삭제합니다.
값이 다음과 같음
지정된 값과 정확히 일치하는 값을 유지하거나 삭제합니다. 열에 문자열 데이터 유형이 포함된 경우 대소문자 구분을 무시하도록 선택할 수 있습니다. 기본값은 조건에 대소문자를 포함하는 것입니다.
[[["이해하기 쉬움","easyToUnderstand","thumb-up"],["문제가 해결됨","solvedMyProblem","thumb-up"],["기타","otherUp","thumb-up"]],[["이해하기 어려움","hardToUnderstand","thumb-down"],["잘못된 정보 또는 샘플 코드","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["필요한 정보/샘플이 없음","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["번역 문제","translationIssue","thumb-down"],["기타","otherDown","thumb-down"]],["최종 업데이트: 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)."]]