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# データフローステップを編集する
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Amazon SageMaker Canvas では、データフロー内の個々のステップを編集して、新しいデータフローを作成せずにデータセットを変換できます。次のページでは、結合および連結のステップとデータソースのステップを編集する方法について説明します。

## 結合および連結のステップを編集する
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データフロー内では、結合ステップと連結ステップを柔軟に編集できます。データ処理ワークフローに必要な調整を行い、データフロー全体をやり直すことなく、データを適切に組み合わせて変換できます。

データフローの結合または連結ステップを編集するには、次の手順を実行します。

1. データフローを開きます。

1. 編集する結合ノードまたは連結ノードの横にあるプラスアイコン (**＋**) を選択します。

1. コンテキストメニューから **[編集]** を選択します。

1. サイドパネルが開き、結合または連結の詳細を編集できるようになります。結合のタイプなどの、ステップフィールドを変更します。データノードを交換し、結合または連結する別のノードを選択するには、ノードの横にある削除アイコンを選択して、データフロービューで、変換に含める新しいノードを選択します。
**注記**  
編集プロセス中にノードを交換する場合は、結合または連結操作の前に発生するステップのみを選択できます。左ノードと右ノードのどちらでも交換できますが、一度に交換できるノードは 1 つだけです。さらに、ソースノードを置き換え先として選択することはできません。

1. **[プレビュー]** を選択して、結合操作の結果を表示します。

1. **[更新]** を選択して変更を保存します。

データフローが更新されているはずです。

## データソースステップを編集または置換する
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元のデータに適用された変換とデータフローステップを削除せずに、データソースまたはデータセットを変更する必要が生じることがあります。Data Wrangler 内では、データフローのステップを維持しながら、データソース設定を編集または置換できます。データソースを編集するときは、サンプリングサイズや方法、高度な設定などのインポート設定を変更できます。また、同じスキーマを持つファイルを追加することもできます。あるいは、Amazon Athena などのクエリベースのデータソースの場合には、クエリを編集できます。データソースを置換する場合は、新しいデータのスキーマが元のデータと一致する限り、別のデータセットを選択するか、別のデータソースからデータを完全にインポートできます。

データソース設定を編集するには、次の操作を行います。

1. Canvas アプリケーションで、**[Data Wrangler]** ページに移動します。

1. データフローを選択して表示します。

1. データフローステップを示す **[データフロー]** タブで、編集する **[ソース]** ノードを見つけます。

1. **[ソース]** ノードの横にある省略記号アイコンを選択します。

1. コンテキストメニューから **[編集]** を選択します。

1. Amazon S3 データソースとローカルアップロードでは、元のデータと同じスキーマを持つファイルをさらに選択またはアップロードできます。Amazon Athena などのクエリベースのデータソースでは、ビジュアルクエリビルダーで異なるテーブルを削除して選択することも、SQL クエリを直接編集することもできます。終了したら、**[次へ]** を選択します。

1. **[インポート設定]** で、必要な変更を加えます。

1. 完了したら、**[変更を保存]** を選択します。

これでデータソースが更新されるはずです。

データソースを置換するには、以下を実行します。

1. Canvas アプリケーションで、**[Data Wrangler]** ページに移動します。

1. データフローを選択して表示します。

1. データフローステップを示す **[データフロー]** タブで、編集する **[ソース]** ノードを見つけます。

1. **[ソース]** ノードの横にある省略記号アイコンを選択します。

1. コンテキストメニューから、**[置換]** を選択します 。

1. [データフローエクスペリエンスを作成](canvas-data-flow.md)して、別のデータソースとデータを選択します。

1. データを選択し、ソースノードを更新する準備ができたら、**[保存]** を選択します。

これで、**ソース**ノードがデータフロー内で更新されます。