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BOOLEAN_OPERATION - AWS Glue DataBrew개발자 안내서
유효한 집계 함수valueExpression의 유효한 조건

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

BOOLEAN_OPERATION

논리적 조건 IF의 결과를 기반으로 새 열을 생성합니다. 부울 표현식이 true이면 true 값을 반환하고, 부울 표현식이 false이면 false 값을 반환하거나 사용자 지정 값을 반환합니다.

파라미터

  • trueValueExpression - 조건이 충족될 때의 결과입니다.

  • falseValueExpression - 조건이 충족되지 않을 때의 결과입니다.

  • valueExpression - 부울 조건입니다.

  • withExpressions - 집계 결과에 대한 구성입니다.

  • targetColumn - 새로 생성된 열의 이름.

trueValueExpression, falseValueExpression 및 valueExpression에서 상수 값, 열 참조 및 집계 결과를 사용할 수 있습니다.

예예: 상수 값

숫자 또는 문장과 같이 변경되지 않은 값입니다.

{
  "RecipeStep": {
    "Action": {
      "Operation": "BOOLEAN_OPERATION",
      "Parameters": {
        "trueValueExpression": "It is true.",
        "falseValueExpression": "It is false.",
        "valueExpression": "`column.1` < 2000",
        "targetColumn": "result.column"
      }
    }
  }
}
예예: 열 참조

데이터 세트의 열인 값입니다.

{
  "RecipeStep": {
    "Action": {
      "Operation": "BOOLEAN_OPERATION",
      "Parameters": {
        "trueValueExpression": "`column.2`",
        "falseValueExpression": "`column.3`",
        "valueExpression": "`column.1` < `column.4`",
        "targetColumn": "result.column"
      }
    }
  }
}
예예: 결과 집계

집계 함수에 의해 계산되는 값입니다. 집계 함수는 열에 대한 계산을 수행하고 단일 값을 반환합니다.

{
  "RecipeStep": {
    "Action": {
      "Operation": "BOOLEAN_OPERATION",
      "Parameters": {
        "trueValueExpression": "`:mincolumn.2`",
        "falseValueExpression": "`:maxcolumn.3`",
        "valueExpression": "`column.1` < `:avgcolumn.4`",
        "withExpressions": "[{\"name\":\"mincolumn.2\",\"value\":\"min(`column.2`)\",\"type\":\"aggregate\"},{\"name\":\"maxcolumn.3\",\"value\":\"max(`column.3`)\",\"type\":\"aggregate\"},{\"name\":\"avgcolumn.4\",\"value\":\"avg(`column.4`)\",\"type\":\"aggregate\"}]",
        "targetColumn": "result.column"
      }
    }
  }
}

사용자는 이스케이프를 통해 JSON을 문자열로 변환해야 합니다.

trueValueExpression, falseValueExpression 및 valueExpression의 파라미터 이름은 withExpressions의 이름과 일치해야 합니다. 일부 열의 집계 결과를 사용하려면 해당 열에 대한 파라미터를 생성하고 집계 함수를 제공해야 합니다.

예예제:
{
  "RecipeStep": {
    "Action": {
      "Operation": "BOOLEAN_OPERATION",
      "Parameters": {
        "trueValueExpression": "It is true.",
        "falseValueExpression": "It is false.",
        "valueExpression": "`column.1` < 2000",
        "targetColumn": "result.column"
      }
    }
  }
}
예예: 및/또는

및 및 또는를 사용하여 여러 조건을 결합할 수 있습니다.

{
  "RecipeStep": {
    "Action": {
      "Operation": "BOOLEAN_OPERATION",
      "Parameters": {
        "trueValueExpression": "It is true.",
        "falseValueExpression": "It is false.",
        "valueExpression": "`column.1` < 2000 and `column.2` >= `column.3",
        "targetColumn": "result.column"
      }
    }
  }
}
{
  "RecipeStep": {
    "Action": {
      "Operation": "BOOLEAN_OPERATION",
      "Parameters": {
        "trueValueExpression": "`column.4`",
        "falseValueExpression": "`column.5`",
        "valueExpression": "startsWith(`column1`, 'value1') or endsWith(`column2`, 'value2')",
        "targetColumn": "result.column"
      }
    }
  }
}

유효한 집계 함수

아래 표에는 부울 작업에 사용할 수 있는 유효한 집계 함수가 모두 나와 있습니다.

열 유형 조건 valueExpression withExpressions 반환 값

Numeric

Sum

`:sum.column.1`

 
[
   {
      "name": "sum.column.1",
      "value": "sum(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 합계를 반환합니다. column.1

평균

`:mean.column.1`

 
[
   {    
      "name": "mean.column.1",    
      "value": "avg(`column.1`)",    
      "type": "aggregate"  
   }
]

의 평균을 반환합니다. column.1

평균 절대 편차

`:meanabsolutedeviation.column.1`

 
[
   {    
      "name": "meanabsolutedeviation.column.1",
      "value": "mean_absolute_deviation(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 평균 절대 편차를 반환합니다. column.1

중간

`:median.column.1`

 
[
   {
      "name": "median.column.1",
      "value": "median(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 중앙값을 반환합니다. column.1

제품

`:product.column.1`

 
[
   {
      "name": "product.column.1",
      "value": "product(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 제품을 반환합니다. column.1

표준 편차

`:standarddeviation.column.1`

 
[
   {
      "name": "standarddeviation.column.1",
      "value": "stddev(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 표준 편차를 반환합니다. column.1

분산

`:variance.column.1`

 
[
   {
      "name": "variance.column.1",
      "value": "variance(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 분산을 반환합니다. column.1

평균의 표준 오차

`:standarderrorofmean.column.1`

 
[
   {
   "name": "standarderrorofmean.column.1",
   "value": "standard_error_of_mean(`column.1`)",
   "type": "aggregate"
   }
]

평균의 표준 오차를 반환합니다. column.1

왜도

`:skewness.column.1`

 
[
   {
      "name": "skewness.column.1",
      "value": "skewness(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 왜도를 반환합니다. column.1

쿠르트증

`:kurtosis.column.1`

 
[
   {
      "name": "kurtosis.column.1",
      "value": "kurtosis(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 kurtosis를 반환합니다. column.1

Datetime/Numeric/Text

개수

`:count.column.1`

 
[
   {
      "name": "count.column.1",
      "value": "count(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 총 행 수를 반환합니다. column.1

고유한 수

`:countdistinct.column.1`

 
[
   {
      "name": "count.column.1",
      "value": "count(distinct `column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

에서 고유 행의 총 수를 반환합니다. column.1

최소

`:min.column.1`

 
[
   {
      "name": "min.column.1",
      "value": "min(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 최소값을 반환합니다. column.1

최대

`:max.column.1`

 
[
   {
      "name": "max.column.1",
      "value": "max(`column.1`)",
      "type": "aggregate"
   }
]

의 최대값을 반환합니다. column.1

valueExpression의 유효한 조건

아래 표에는 지원되는 조건과 사용할 수 있는 값 표현식이 나와 있습니다.

열 유형 조건 valueExpression 설명

문자열

포함

contains(`column`, 'text')

열의 값에 텍스트가 포함되어 있는지 테스트하는 조건

를 포함하지 않음

!contains(`column`, 'text')

열의 값이 텍스트를 포함하지 않는지 테스트하는 조건

일치 항목

matches(`column`, 'pattern')

열의 값이 패턴과 일치하는지 테스트하는 조건

일치하지 않음

!matches(`column`, 'pattern')

열의 값이 패턴과 일치하지 않는지 테스트하는 조건

다음으로 시작

startsWith(`column`, 'text')

열의 값이 텍스트로 시작하는지 테스트하는 조건

로 시작하지 않음

!startsWith(`column`, 'text')

열의 값이 텍스트로 시작되지 않는지 테스트하는 조건

다음으로 끝남

endsWith(`column`, 'text')

열의 값이 텍스트로 끝나는지 테스트하는 조건

로 끝나지 않음

!endsWith(`column`, 'text')

열의 값이 텍스트로 끝나지 않는지 테스트하는 조건

Numeric

보다 작음

`column` < 숫자

열의 값이 숫자보다 작은지 테스트하는 조건

작거나 같음

`column` <= 숫자

열의 값이 숫자보다 작거나 같은지 테스트하는 조건

보다 큼

`column` > 숫자

열의 값이 숫자보다 큰지 테스트하는 조건

크거나 같음

`column` >= 숫자

열의 값이 숫자보다 크거나 같은지 테스트하는 조건

사이에 있음

isBetween(`column`, minNumber, maxNumber)

열의 값이 minNumber와 maxNumber 사이에 있는지 테스트하는 조건

사이에 있지 않음

!isBetween(`column`, minNumber, maxNumber)

열의 값이 minNumber와 maxNumber 사이에 있지 않은지 테스트하는 조건

부울

true입니다.

`column` = TRUE

열의 값이 부울 TRUE인지 테스트하는 조건

false임

`column` = FALSE

열의 값이 부울 FALSE인지 테스트하는 조건

Date/Timestamp

이전

`column` < 'date'

열의 값이 날짜보다 이전인지 테스트하는 조건

이하

`column` <= 'date'

열의 값이 날짜보다 빠르거나 같은지 테스트하는 조건

보다 이후

`column` > 'date'

열의 값이 날짜 이후인지 테스트하는 조건

보다 크거나 같음

`column` >= 'date'

열의 값이 날짜보다 크거나 같은지 테스트하는 조건

String/Numeric/Date/타임스탬프

정확히 입니다.

`column` = '값'

열의 값이 정확히 값인지 테스트하는 조건

Is not

`column` != '값'

열의 값이 값이 아닌지 테스트하는 조건

누락됨

isMissing(`column`)

열의 값이 누락된 경우 테스트할 조건

누락되지 않음

!isMissing(`column`)

열의 값이 누락되지 않았는지 테스트하는 조건

유효함

isValid(`column`, datatype)

열의 값이 유효한지 테스트하는 조건(값이 데이터 형식이거나 데이터 형식으로 변환할 수 있음)

유효하지 않음

!isValid(`column`, datatype)

열의 값이 유효하지 않은지 테스트하는 조건(값이 데이터 형식이거나 데이터 형식으로 변환할 수 있음)

중첩

누락됨

isMissing(`column`)

열의 값이 누락된 경우 테스트할 조건

누락되지 않음

!isMissing(`column`)

열의 값이 누락되지 않았는지 테스트하는 조건

유효함

isValid(`column`, datatype)

열의 값이 유효한지 테스트하는 조건(값이 데이터 형식이거나 데이터 형식으로 변환할 수 있음)

유효하지 않음

!isValid(`column`, datatype)

열의 값이 유효하지 않은지 테스트하는 조건(값이 데이터 형식이거나 데이터 형식으로 변환할 수 있음)