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Nesta página, explicamos como filtrar ao preparar dados no espaço de trabalho do Wrangler do Cloud Data Fusion Studio. No Wrangler, é possível filtrar linhas de
dados em colunas de qualquer tipo, exceto o booleano. Você mantém ou remove linhas com base em uma condição configurada.
Para manter ou remover linhas com base em uma condição, siga estas etapas:
Na guia Dados, acesse o nome de uma coluna e clique na seta de expansão arrow_drop_down.
Selecione Filtrar e escolha uma opção. Por exemplo, Manter linhas e Se o valor
contiver.
Especifique a condição.
Clique em Aplicar.
Os valores mudam com base no filtro. O Wrangler adiciona a diretiva filter-rows-on
à receita. Quando você executa o pipeline de dados, a transformação é aplicada aos valores na coluna.
Manter linhas
Se você optar por manter linhas com base em uma condição, as linhas que não atenderem a essa condição serão removidas. Apenas as linhas que atendem à condição permanecem no conjunto de dados. Por exemplo, se você selecionar value is e inserir a condição
Customer, o Wrangler vai manter as linhas que contêm a string Customer e remover
as linhas com outros valores.
Remover linhas
Se você optar por remover linhas com base em uma condição, as linhas que atenderem a essa condição serão removidas do conjunto de dados. Por exemplo, se você remover linhas e selecionar o valor
está vazio, o Wrangler vai remover as linhas da coluna que têm valores vazios ou nulos.
Condições de filtro com suporte
É possível filtrar linhas com base nas seguintes condições:
Condição
Descrição
o valor está vazio
Mantém ou remove valores vazios.
value é
Mantém ou remove valores com o valor especificado. Para colunas
que contêm o tipo de dados de string, é possível ignorar o caso das letras. O
padrão é incluir a capitalização na condição.
value contains
Mantém ou remove valores que contêm o valor especificado.
O valor começa com
Mantém ou remove valores que começam com o valor especificado.
valor termina com
Mantém ou remove valores que terminam com o valor especificado.
corresponde à regex
Mantém ou remove valores que correspondem à expressão regular.
condição personalizada
Mantém ou remove valores que correspondem à condição personalizada.
[[["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."],[],[],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)."]]