云日志服务 LTS-映射富化函数:e_table_map

时间：2024-09-12 17:22:59

云日志服务 LTS 全局操作函数

e_table_map

与目标表格进行映射，根据输入的字段名称返回字段值。

函数格式

e_table_map(data, field, output_fields, missing=None, mode="fill-auto")

参数说明

参数名称	数据类型	是否必填	说明
data	Table	是	目标表格。
field	String、String List或Tuple List	是	日志中映射到表格的源字段。如果日志中不存在对应字段，则不进行任何操作。
output_fields	String、String List或Tuple List	是	映射后的字段。例如["province", "pop"]。
missing	String	否	无匹配字段时，将该参数的取值赋给输出字段output_fields。默认为None表示不做映射赋值操作。如果目标字段是多列，则missing可以是一个长度与目标字段数一致的默认值列表。说明如果表格中包含匹配星号（），由于星号（）的优先级高于missing，此时missing参数将不起作用。
mode	String	否	字段的覆盖模式。默认为fill-auto。

返回结果
返回附带新字段值的日志。

函数示例

示例1：在映射表格中查找对应行，根据city字段返回province字段的值。

测试数据
```
{
 "data": 123,
 "city": "nj"
}
```

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv("city,pop,province\nnj,800,js\nsh,2000,sh"), "city", "province"
)

加工结果
```
data: 123
city: nj
province: js
```

示例2：在映射表格中查找对应行，根据city字段返回province字段和pop字段的值。

测试数据
```
{
 "data": 123,
 "city": "nj"
}
```

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv("city,pop,province\nnj,800,js\nsh,2000,sh"),
    "city",
    ["province", "pop"],
)

加工结果

data: 123
city: nj
province: js
pop: 800

示例3：使用tab_parse_csv函数构建映射表格，根据city字段返回province字段和pop字段的值。

测试数据
```
{
 "data": 123,
 "city": "nj"
}
```

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv("city#pop#province\nnj#800#js\nsh#2000#sh", sep="#"),
    "city",
    ["province", "pop"],
)

加工结果

data: 123
city: nj
province: js
pop: 800

示例4：使用tab_parse_csv函数构建映射表格，根据city字段返回province字段和pop字段的值。

测试数据
```
{
 "data": 123,
 "city": "nj"
}
```

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv(
        "city,pop,province\n|nj|,|800|,|js|\n|shang hai|,2000,|SHANG,HAI|", quote="|"
    ),
    "city",
    ["province", "pop"],
)

加工结果

data: 123
city: nj
province: js
pop: 800

示例5：日志匹配字段与映射表格中字段不一样。在映射表格中查找对应行，根据cty或city字段返回province字段的值。

测试数据
```
{
 "data": 123,
 "city": "nj"
}
```

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv("city,pop,province\nnj,800,js\nsh,2000,sh"),
    [("city", "city")],
    "province"
)

加工结果
```
data: 123
city: nj 
province: js
```

示例6：日志匹配字段与映射表格中字段不一样，并且对输出字段进行重命名。

测试数据
```
{
 "data": 123,
 "city": "nj"
}
```

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv("city,pop,province\nnj,800,js\nsh,2000,sh"),
    [("city", "city")],
    [("province", "pro")],
)

加工结果
```
data: 123
city: nj 
pro: js
```

示例7：多个日志匹配字段。

测试数据

{
 "data": 123,
 "city": "nj",
 "pop": 800
}

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv("city,pop,province\nnj,800,js\nsh,2000,sh"),
    ["city", "pop"],
    "province",
)

加工结果

data: 123
city: nj 
pop: 800
province: js

示例8：多个日志匹配字段，且日志匹配字段与映射表格字段不一样。

测试数据

{
 "data": 123,
 "city": "nj",
 "pp": 800
}

加工规则

e_table_map(
    tab_parse_csv("city,pop,province\nnj,800,js\nsh,2000,sh"),
    [("city", "city"), ("pp", "pop")],
    "province",
)

加工结果

data: 123
city: nj 
pp: 800
province: js

更多参考
支持和其他函数组合使用。

上一篇：云日志服务 LTS-映射富化函数:函数列表

下一篇：云日志服务 LTS-映射富化函数:函数列表

云日志服务 LTS-映射富化函数:e_table_map

意见反馈

0/200

提交取消

提交成功！非常感谢您的反馈，我们会继续努力做到更好反馈提交失败！请稍后重试！

云日志服务 LTS-映射富化函数:e_table_map

云日志服务 LTS-映射富化函数:e_table_map

e_table_map

7*24

备案

专业服务

退订

建议反馈

售前咨询热线