练习三

数据源

此次操作涉及数据源共两份，第一份是我们之前使用过的银行交易数据，就是对应的bank_data.csv文件，点击下载该数据，该数据内容如下图所示：

第二份数据为季度交易数据，对应的Targets.csv文件，点击下载该数据，该份数据内容如下图所示：

需求

• 在BaskAdapt中导入这两份数据。
• 对bank_data.csv数据的处理
  • 针对Transaction Code字段，过滤掉所有非DSB类型的数据，也就是只保留以DSB开头的Transaction Code字段的值
  • 对Online or In-Person字段值进行设置，值为1设置为Online；2为In-Person。
  • 从Transaction Date字段中获取季度的值并重命名为Quarter。
  • 使Online or In-Person字段、Quarter字段用进行分组对Value字段值进行合计统计
• 对Targets.csv数据的处理
  • 将季度信息由列转为行，取到交易类型与季度对应的列表值
  • 对列转为行生成的两个新字段进行重命名，分别是Quarter和Quarterly Targets
  • 将Quarter字段中的“Q”字符移除，同时更改其数据类型为整数。
• 连接这两份数据
  • 连接时需要使用一个以上的条件，使用Quarter和Online or In-Person两个字段作为连接条件
• 移除所有不需要的字段
• 计算bank_data数据中的Value值与Targets数据中的Quarterly Targets字段之间的差额，新字段命名为Variance to Target

输出

输出效果如下图所示：

共5个字段、8行数据。

实现视频

操作步骤

加载输入数据

将bank_data.csv和Targets.csv两份文件数据加载到BaskAdapt流程，如下图所示：

对bank_data.csv的处理

• 针对Transaction Code字段，过滤掉所有非DSB类型的数据

这个功能实现起来比较简单，方法有很多种可以使用表达式进行过滤，也可以使用拆分列再过滤的方式，这里只介绍拆分列再过滤的方式。

添加一个清理节点，选择Transaction Code字段，再点击工具栏上的按钮，在弹出窗口中分隔符输入-，拆分出一个字段，再将原Transaction Code字段删除，接下来将拆分出来的字段命名为Transaction Code，最后对这个字段的值进行过滤选择即可，如下图所示：

• 修复交易类型字段的值

这个操作在之前的练习中做过，方法就是直接编辑对应的值，如下图所示：

• Transaction Date字段中获取季度的值，并命名为Quarter

操作如下图所示：

• 使Online or In-Person字段、Quarter字段用进行分组对Value字段值进行合计统计

添加一个聚合节点实现上述操作，如下图所示：

对Targets.csv文件的处理

• 将季度信息由列转为行，并将产生的两新列命名为Quarter和Quarterly Targets

该操作需要添加一个转置节点实现，如下图所示：

• 将Quarter字段中的“Q”字符移除，同时更改其数据类型为整数

该功能使用Quarter字段中移除字母操作即可完成，如下图所示：

连接bank_data和Targets这两份数据

连接两份数据需要使用联接节点完成，我们将下方的转置节点拖动到上方的聚合节点上，在联接图标上松开鼠标即可，同时设置Quarter和Online or In-Person两个字段相等作为连接条件，操作如下图所示：

创建名为Variance to Target的新字段

计算bank_data数据中的Value值与Targets数据中的Quarterly Targets字段之间的差额，新字段命名为Variance to Target，完成这个操作我们可以添加一个新的清理节点实现，操作如下图所示：

到这里，所有操作完成，我们也可以根据需要将结果输出到目标数据库表。