0 / 0
Zurück zur englischen Version der Dokumentation
Tabellensuche und -filterung in einem Decision Optimization Experiment
Letzte Aktualisierung: 23. Okt. 2024
Tabellensuche und -filterung in einem Decision Optimization -Experiment

Sie können Tabellen in Daten vorbereiten, Lösung kennenlernen und Visualisierung Ansichtenfiltern, indem Sie auf das Suchsymbol klicken und einen Wert für die Suche eingeben.

Sie können auch einen Spaltennamen, einen Doppelpunkt und einen Wert angeben. Wenn Sie beispielsweise food:hot in das Tabellensuchfeld diet_food_nutrients eingeben, wird die Tabelle so gefiltert, dass nur die Zeilen angezeigt werden, die die Lebensmittel "heiß" enthalten. In diesem Beispiel erhalten Sie nur eine Zeile mit dem Lebensmittel Hotdog. Sie können auch das Präfix eines Spaltennamens eingeben. Wenn Sie beispielsweise fo:hot eingeben, erhalten Sie dasselbe Ergebnis wie food:hot. Der Spaltenname ist optional, sodass Sie in diesem Fall auch hot eingeben können. Wenn der Spaltenname nicht angegeben wird, werden alle Spalten durchsucht und die entsprechenden Zeilen ermittelt. Wenn Sie beispielsweise 0eingeben, erhalten Sie in der Tabelle diet_food_nutrients vier Zeilen, die diesen Wert in einer der Spalten enthalten. Sie können auch mithilfe von numerischen Werten wie folgt filtern:

Eingabe im Suchfeld Ergebnis: angezeigte Zeilen mit den Spaltenwerten
column_name:12 gleich 12
column_name :10.. größer-gleich 10
column_name :..10 kleiner-gleich 10
column_name:15..25 zwischen 15 und 25

Sie können die Zeilen in der Tabelle neu ordnen, indem Sie auf die Sortierpfeile in einer Tabellenspalte klicken. Sie können auch mehrere Spalten auswählen, nach denen sortiert werden soll.

Sie können auch Tabellen mit verschiedenen Szenarien vergleichen. Klicken Sie auf die drei Punkte neben der Tabelle, und wählen Sie Vergleichen mit, um ein Szenario auszuwählen. Weitere Informationen finden Sie unter Vergleich von Szenariotabellen in einem Decision Optimization.

Generative KI-Suche und -Antwort
Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen