Modelo de contenido de tabla

El modelo de contenido de tabla proporciona un modelo sencillo para acceder a los datos simples de fila y columna. Los valores en una columna determinada deben tener todos el mismo tipo de almacenamiento (por ejemplo, series o enteros).

API

Tabla 1. API
Resultado devuelto	Método	Descripción
`int`	`getRowCount()`	Devuelve el número de filas en esta tabla.
`int`	`getColumnCount()`	Devuelve el número de columnas en esta tabla.
`Serie de caracteres`	`getColumnName(int columnIndex)`	Devuelve el nombre de la columna en el índice de columna especificado. El índice de columna comienza en el 0.
`StorageType`	`getStorageType(int columnIndex)`	Devuelve el tipo de almacenamiento de la columna en el índice especificado. El índice de columna comienza en el 0.
`Object`	`getValueAt(int rowIndex, int columnIndex)`	Devuelve el valor en los índices de fila y columna especificados. Los índices de fila y columna comienzan en el 0.
`void`	`reset()`	Desecha cualquier almacenamiento interno asociado con este modelo de contenido.

Nodos y datos de salida

Esta tabla lista los nodos que crean salidas que incluyen este tipo de modelo de contenido.

Tabla 2. Nodos y datos de salida
Nombre de nodo	Nombre del resultado	ID de contenedor
`tabla`	`tabla`	`"tabla"`

Script de ejemplo

ruta = modeler.script.stream()
from modeler.api import StorageType

# Establecer el nodo de importación de archivo de variable
varfilenode = stream.createAt("variablefile", "DRUG Data", 96, 96)
varfilenode.setPropertyValue("full_filename", "$CLEO_DEMOS/DRUG1n")

# Crear el nodo Agregar y conectarlo al nodo de archivo de variable
aggregatenode = stream.createAt("aggregate", "Aggregate", 192, 96)
stream.link(varfilenode, aggregatenode)

# Configurar el nodo Agregar
aggregatenode.setPropertyValue("keys", ["Drug"])
aggregatenode.setKeyedPropertyValue("aggregates", "Age", ["Min", "Max"])
aggregatenode.setKeyedPropertyValue("aggregates", "Na", ["Mean", "SDev"])

# Crear el nodo de salida de tabla y conectarlo al nodo Agregar
tablenode = stream.createAt("table", "Table", 288, 96)
stream.link(aggregatenode, tablenode)

# Ejecutar el nodo de tabla y capturar el objeto de salida de resultado de la tabla
results = []
tablenode.run(results)
tableoutput = results[0]

# Acceder al modelo de contenido del resultado de la tabla
tablecontent = tableoutput.getContentModel("table")

# Para cada columna, imprimir el nombre de columna, tipo y la primera fila
# de valores del contenido de la tabla
col = 0
while col < tablecontent.getColumnCount():
     print tablecontent.getColumnName(col), \
     tablecontent.getStorageType(col), \
     tablecontent.getValueAt(0, col)
     col = col + 1

La salida en la pestaña Depuración de scripts tendrá un aspecto similar a este:

Age_Min Integer 15
Age_Max Integer 74
Na_Mean Real 0.730851098901
Na_SDev Real 0.116669731242
Drug String drugY
Record_Count Integer 91