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Modelo de contenido de tabla

Última actualización: 07 oct 2024

Modelo de contenido de tabla

El modelo de contenido de tabla proporciona un modelo sencillo para acceder a los datos simples de fila y columna. Los valores en una columna determinada deben tener todos el mismo tipo de almacenamiento (por ejemplo, series o enteros).

API

Tabla 1. Métodos para el modelo de contenido de tabla
Método	Tipos de retorno	Descripción
`getRowCount()`	`int`	Devuelve el número de filas en esta tabla.
`getColumnCount()`	`int`	Devuelve el número de columnas en esta tabla.
`getColumnName(int columnIndex)`	`String`	Devuelve el nombre de la columna en el índice de columna especificado. El índice de columna comienza en el 0.
`getStorageType(int columnIndex)`	`StorageType`	Devuelve el tipo de almacenamiento de la columna en el índice especificado. El índice de columna comienza en el 0.
`getValueAt(int rowIndex, int columnIndex)`	`Object`	Devuelve el valor en los índices de fila y columna especificados. Los índices de fila y columna empiezan en 0.
`reset()`	`void`	Desecha cualquier almacenamiento interno asociado con el modelo de contenido.

Nodos y datos de salida

Esta tabla lista los nodos que generan salidas que incluyen este tipo de modelo de contenido.

Tabla 2. Nodos y datos de salida
Nombre de nodo	Nombre de salida	ID de contenedor
`table`	`table`	`"table"`

Script de ejemplo

stream = modeler.script.stream()
from modeler.api import StorageType

# Set up the variable file import node
varfilenode = stream.createAt("variablefile", "DRUG Data", 96, 96)
varfilenode.setPropertyValue("full_filename", "$CLEO_DEMOS/DRUG1n")

# Next create the aggregate node and connect it to the variable file node
aggregatenode = stream.createAt("aggregate", "Aggregate", 192, 96)
stream.link(varfilenode, aggregatenode)

# Configure the aggregate node
aggregatenode.setPropertyValue("keys", ["Drug"])
aggregatenode.setKeyedPropertyValue("aggregates", "Age", ["Min", "Max"])
aggregatenode.setKeyedPropertyValue("aggregates", "Na", ["Mean", "SDev"])

# Then create the table output node and connect it to the aggregate node
tablenode = stream.createAt("table", "Table", 288, 96)
stream.link(aggregatenode, tablenode)

# Execute the table node and capture the resulting table output object
results = []
tablenode.run(results)
tableoutput = results[0]

# Access the table output's content model
tablecontent = tableoutput.getContentModel("table")

# For each column, print column name, type and the first row
# of values from the table content
col = 0
while col < tablecontent.getColumnCount():
     print tablecontent.getColumnName(col), \
     tablecontent.getStorageType(col), \
     tablecontent.getValueAt(0, col)
     col = col + 1