Tabelleninhaltsmodell | IBM Cloud Pak for Data as a Service

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Tabelleninhaltsmodell

Letzte Aktualisierung: 07. Okt. 2024

Tabelleninhaltsmodell

Das Tabelleninhaltsmodell stellt ein einfaches Modell für den Zugriff auf einfache Zeilen- und Spaltendaten bereit. Die Werte in einer bestimmten Spalte müssen alle denselben Speichertyp haben (z. B. Zeichenfolgen oder Ganzzahlen).

API

Tabelle 1. Methoden für das Tabelleninhaltsmodell
Methode	Rückgabetypen	Beschreibung
`getRowCount()`	`int`	Gibt die Anzahl der Zeilen in dieser Tabelle zurück.
`getColumnCount()`	`int`	Gibt die Anzahl der Spalten in dieser Tabelle zurück.
`getColumnName(int columnIndex)`	`String`	Gibt den Namen der Spalte am angegebenen Spaltenindex zurück. Der Spaltenindex beginnt bei 0.
`getStorageType(int columnIndex)`	`StorageType`	Gibt den Speichertyp der Spalte am angegebenen Index zurück. Der Spaltenindex beginnt bei 0.
`getValueAt(int rowIndex, int columnIndex)`	`Object`	Gibt den Wert am angegebenen Zeilen- und Spaltenindex zurück. Die Zeilen-und Spaltenindizes beginnen bei 0.
`reset()`	`void`	Führt eine Flushoperation für den internen Speicher aus, der diesem Inhaltsmodell zugeordnet ist.

Knoten und Ausgaben

In dieser Tabelle werden Knoten aufgelistet, die Ausgaben erstellen, die diesen Typ von Inhaltsmodell enthalten.

Tabelle 2. Knoten und Ausgaben
Knotenname	Name der Ausgabe	Container-ID
`table`	`table`	`"table"`

Beispielscript

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