Добавление и удаление столбцов

Добавление и удаление столбцов

Добавление столбца

Допустим, у вас есть таблица с перечнем товаров, содержащая два столбца «Стоимость» и «Остатки», и вам необходимо добавить новый столбец, который будет содержать данные о стоимости остатков на складе. Для этого следует умножить стоимость каждого товара на количество его остатков. Чтобы создать такой столбец, выполните следующие шаги:

  1. В окне преобразования данных нажмите кнопку Новый столбец:

    new-column.png

     

     

  2. В открывшемся диалоге введите название нового столбца, а также формулу для расчета его значений. В нашем примере мы хотим умножить стоимость каждой единицы товара на количество остатков, чтобы получить стоимость остатков. Для этого мы запишем операцию умножения:

    calculation.png

    Для написания команд используется SQL (диалект PostgreSQL). Доступные столбцы записываются в кавычках.

  1. Нажмите кнопку Добавить столбец. Новый столбец с вычисленными значениями отобразится в таблице:

    new-column2.png

     

     

  2. Нажмите кнопку Добавить запрос, чтобы добавить преобразованную таблицу в модель данных:

    added-table (2).png

     

Если потребуется выполнить дополнительные преобразования, нажмите напротив названия таблицы и выберите пункт Изменить запрос в выпадающем меню. Откроется окно преобразований данных, где вы сможете внести необходимые изменения:

Практические примеры использования SQL-команд при добавлении столбцов

Пример 1

Предположим, вы загрузили таблицу, в которой есть столбец ФИО:

и вы хотите разделить его на три столбца: Фамилия, Имя, Отчество. Вы можете сделать это «разделение» путем добавления новых столбцов с указанием следующих команд в поле Настраиваемая формула столбца:

split_part("ФИО", ' ', 1) – создаст столбец с фамилиями.

split_part("ФИО", ' ', 2) – создаст столбец с именами.

split_part("ФИО", ' ', 3) – создаст столбец с отчествами.

Результат будет выглядеть следующим образом:

Пример 2

Допустим, вы загрузили таблицу с заказами Orders, где хранятся даты заказов в столбце Order_Date:

и вы хотите разбить эти даты на месяцы, годы и недели. Вы можете выполнить это разбиение путем добавления новых столбцов с указанием следующих команд в поле Настраиваемая формула столбца:

date_part('year' , "Order_Date") – создаст столбец со списком лет.

date_part('month' , "Order_Date") – создаст столбец со списком номеров месяцев.

date_part('week' , "Order_Date") – создаст столбец со списком номеров недель.

Результат будет выглядеть следующим образом:

С помощью команды

date_part('часть_даты', "имя_столбца_с_датой")

вы можете извлечь следующий части дат:

  • минуты – minute

  • часы – hour

  • номер недели – week

  • порядковый номер дня в месяце day

  • порядковый номер дня в году – dayofyear

  • месяц – month

  • квартал – quarter

  • год – year

Пример 3

Допустим, у вас имеется таблица с перечнем клиентов, где имена и фамилии распределены по разным столбцам, и перед вами стоит задача объединить их в единый столбец:

Для этой цели в поле Настраиваемая формула столбца укажите следующую команду:

"firstname" || ' ' || "lastname"

где firstname – название столбца, содержащего имена клиентов, а lastname – фамилии.

У нас получился следующий результат:

Удаление столбцов

Иногда требуется удалить ненужные столбцы из таблицы. Для этого необходимо выполнить следующие шаги:

  1. Нажмите кнопку Удаление столбцов:

    delete-column.png

     

     

  2. В открывшемся диалоге выберите столбцы, которые хотите удалить, и нажмите Удалить выбранные:

    delete.png

     

  3. Столбцы исчезнут из таблицы. Нажмите кнопку Добавить запрос, чтобы добавить преобразованную таблицу в модель данных:

    table.png

     

При необходимости выполнить дополнительные преобразования нажмите напротив названия таблицы и выберите пункт Изменить запрос в выпадающем меню. Откроется окно преобразований данных, где вы сможете внести необходимые изменения:

Если изменятся исходные данные в подключенном источнике, то всё, что было настроено в процессе преобразования, также обновится.


Смотрите также

Загрузка данных и настройка модели данных