join_mkdata

right dataframe 을 생성 하여 기존 데이터 와 join 작업 진행

Description

• 임시로 생성한 데이터를 합칠 경우 사용 합니다.

• jaguar를 통해 생성된 데이터를 기존 데이터와 특정 컬럼을 기준으로 합치는 작업을 진행 합니다.

Caution

• right에 놓이는 데이터의 경우 join후 컬럼의 이름은 {alias_table_name}_{기존 컬럼 이름} 형태를 사용합니다.

  • 따라서 leftdp 놓이는 테이블 컬럼 이름이 join후 생성되는 컬럼 이름과 겹치면 안됩니다.

Parameters

...
| join_mkdata
    alias_table_name='tt'
    join_type='inner'
    join_query='A = tt.A'
    mkdata='[[12, 23, 'abc'], [11, 25, 'def']] ['A', 'B', 'C']'

이름	설명	필수/옵션	기타
connector_name	연결정보의 이름	필수	connector_name을 사용할 경우 connector_owner를 같이 입력해 주어야 함
connector_owner	연결정보의 생성자	필수
path	right 데이터의 경로 및 파일명	필수	(현) csv, json 지원
alias_table_name	right 데이터의 임시 이름	필수
join_type	조인 형태	필수	종류: left, right, inner
join_query	데이터의 조인 조건	필수	query의 on절에 해당

• mkdata 를 생성하는 방식

  • 기본 사용

  mkdata='[[12, 23, 'abc'], [11, 25, 'def']] ['A', 'B', 'C']'
  

  • 컬럼에 타입을 설정

  mkdata='[[12, 23.2, 'abc'], [11, 25.1, 'def']] ['A':INTEGER, 'B':REAL, 'C':TEXT]'
  

  • diction 을 사용

  mkdata='[{'A': 12, 'B': 23, 'C': 'abc'}, {'A': 11, 'B': 25, 'C': 'def'}]'
  

Example

mkdata [
        {"c1": "key2", "c2": "left-2", "c3": 2},
        {"c1": "key3", "c2": "left-3", "c3": 3}
    ]
| join_mkdata
    alias_table_name = 'r'
    join_type = 'inner'
    join_query = 'c1 = r.c1'
    mkdata='[['key2', 23, 'abc'], [key3, 25, 'def']] ['c1', 'c2', 'c3']'

c1	c2	c3	r_c1	r_c2	r_c3
key2	left-2	2	key2	23	abc
key3	left-3	3	key3	25	def