[spotfire] 25. data table 간 변환 - add columns, add rows

데이터 처리 시에 data table 내에서 변환도 있겠지만, 여러 data table 이 작용하여 만들어지는 data table 간의 변환도 있습니다. data table 사이에서 값을 주고 받는 기능은 크게 add columns 그리고 add rows 2가지입니다. 2가지 모두 많이 쓰는 기능이기 때문에 세밀히 알고 있으면 좋습니다.

위치 : files and data - other - data table(right table) - add as columns to / add as columns to - data table (left table) / data canvas - data table(left table) - add columns / add rows - data table(right table)

files and data를 이용하여 add columns / add rows 실행하기

data canvas를 이용하여 add columns / add rows 실행하기

두 가지 방법의 차이점은 files and data를 이용하는 것과 data canvas를 이용하는 것의 차이 외에도 다른 중요한 차이점이 있습니다. 바로 left table(기준 table)과 right table(붙이는 table)을 선정하는 순서 입니다. left table과 right table은 뒤에서 join type을 결정할 때 중요한 역할을 합니다. files and data는 붙이는 table인 right table 먼저 선택하는 반면, data canvas의 경우 기준 table인 left table을 먼저 선택합니다. 순서의 차이이지만 경험 상, left table을 먼저 선택하는 것이 자연스러운 생각의 흐름이라 편리한 것 같습니다. 또한 data canvas는 다른 데이터 처리와 연관되기 때문에, data canvas를 자주 이용합니다.
add columns / add rows의 실행을 위한 마지막은 ⑥이나 ⓕ에서 변환 종류에 따라 세부적인 설정을 하는 것 입니다. spotfire에서 자동으로 설정 해주지만, 이것은 꼭 확인하고 지정하는 것이 필요합니다.

add columns

left table에 right table의 column을 붙이는 기능입니다. data table을 옆으로 붙인다고 생각하시면 편합니다.

add columns 개념

add columns를 하면 column1을 기준으로 right table에 있던 column3이 붙습니다. 붙이는 방법(join type)에 따라 결과가 달라지며, 위 예시는 많이 사용하는 left outer join 을 적용한 결과 입니다. add columns의 자세한 설정은 위에서 언급된 경로를 통해 접근할 수 있습니다. 설정 창은 아래와 같은 모습입니다.

add columns 설정

왼쪽에는 add columns의 3 가지 항목에 대해 설정하는 부분입니다. 오른쪽은 preview of result(sample rows)를 보여주며 선택한 설정으로 add columns 실행시 나타나는 모습입니다. preview에서는 색깔로 left table(original data, 하늘색), right table(new data, 진하늘색), 그리고 join column(matched data, 진파랑색)을 구분하여 생성되는 table의 모습을 빠르게 이해할 수 있습니다.

각 3가지 항목(settings for added columns)은 아래와 같은 내용입니다.

- match columns : 더하는 기준이 되는 column들을 선택한다. 선택한 column들이 동일한 row끼리 매칭한다.
- columns from new data : 더하려는 column 이다. B table(new data)에 있는 column이다.
- join settings : join type 을 선택한다.

join type

A, B의 모든 row가 동일하면 이상적으로 B의 column 만 더하면 되지만, 안타깝게도 현실의 A, B 는 A에 있는 row가 B에 없기도 하고, B에 있는 row가 A에 없기도 합니다. 그리고 match column의 row 내용이 중복되는 문제도 발생 합니다. 따라서 이런 match가 되지 않는 row들에 대한 규칙과 중복에 대한 규칙이 필요하고 이를 join type이라고 합니다. 앞서 언급한 left table과 right table은 join type 설정에서 중요하게 사용됩니다.

join type과 예시

add rows

data table A에 data table B의 row를 붙이는 기능입니다. data table을 아래에 붙인다고 생각하시면 편합니다.

add rows 개념

add rows의 경우에는 column1을 기준으로 right table에 있던 rows들이 아래쪽에 붙습니다. 특이사항은 기존 left table에는 없던 column3도 따라 붙어 column3가 생성됩니다. 물론 column3의 생성 여부는 설정으로 선택할 수 있습니다. 설정 창은 아래와 같은 모습입니다.

add rows 설정

add column과 유사한 설정창 입니다. 왼쪽에는 add rows의 3 가지 항목에 대해 설정하는 부분입니다. 오른쪽은 preview of result(sample rows)를 보여주며 선택한 설정으로 add columns 실행시 나타나는 모습입니다. preview에서는 색깔로 left table(original data, 하늘색) 그리고 right table(new data, 진하늘색)을 구분하여 생성되는 table의 모습을 빠르게 이해할 수 있습니다.

각 3가지 항목(settings for added rows)은 아래와 같은 내용입니다.

match columns : row를 붙일 때 A data table과 B data table에 공통으로 있는 column들을 표시한다.
include additional columns from new data : A data table에는 없지만 B data table에는 있는 column들을 표시해 준다. 체크 표시가 된 column들은 A data table에 새로 생성되어 original A는 빈칸으로 들어가고 B는 해당되는 column 내용이 들어간다.
Idetify origin of rows : add rows를 했다는 것을 기록한 column을 넣을지 넣지 않을지를 결정한다.