Modelo de conteúdo de tabela

O modelo de conteúdo da tabela fornece um modelo simples para acessar dados de linha e da coluna simples. Todos os valores em uma coluna específica devem ter o mesmo tipo de armazenamento (por exemplo, sequências ou números inteiros).

API

Tabela 1. Métodos para o modelo de conteúdo da tabela
Método	Tipos de retornos	Descrição
`getRowCount()`	`int`	Retorna o número de linhas nesta tabela.
`getColumnCount()`	`int`	Retorna o número de colunas nesta tabela.
`getColumnName(int columnIndex)`	`String`	Retorna o nome da coluna no índice da coluna especificado. O índice da coluna inicia em 0.
`getStorageType(int columnIndex)`	`StorageType`	Retorna o tipo de armazenamento da coluna no índice especificado. O índice da coluna inicia em 0.
`getValueAt(int rowIndex, int columnIndex)`	`Object`	Retorna o valor no índice de linha e de coluna especificado. Os índices de linha e coluna começam em 0.
`reset()`	`void`	Limpa qualquer armazenamento interno associado a este modelo de conteúdo.

Nós e saídas

Esta tabela lista os nós que constroem saídas que incluem esse tipo de modelo de conteúdo

Tabela 2. Nós e saídas
Nome do nó	Nome da Saída	ID do contêiner
`table`	`table`	`"table"`

Script de exemplo

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

# Set up the variable file import node
varfilenode = stream.createAt("variablefile", "DRUG Data", 96, 96)
varfilenode.setPropertyValue("full_filename", "$CLEO_DEMOS/DRUG1n")

# Next create the aggregate node and connect it to the variable file node
aggregatenode = stream.createAt("aggregate", "Aggregate", 192, 96)
stream.link(varfilenode, aggregatenode)

# Configure the aggregate node
aggregatenode.setPropertyValue("keys", ["Drug"])
aggregatenode.setKeyedPropertyValue("aggregates", "Age", ["Min", "Max"])
aggregatenode.setKeyedPropertyValue("aggregates", "Na", ["Mean", "SDev"])

# Then create the table output node and connect it to the aggregate node
tablenode = stream.createAt("table", "Table", 288, 96)
stream.link(aggregatenode, tablenode)

# Execute the table node and capture the resulting table output object
results = []
tablenode.run(results)
tableoutput = results[0]

# Access the table output's content model
tablecontent = tableoutput.getContentModel("table")

# For each column, print column name, type and the first row
# of values from the table content
col = 0
while col < tablecontent.getColumnCount():
     print tablecontent.getColumnName(col), \
     tablecontent.getStorageType(col), \
     tablecontent.getValueAt(0, col)
     col = col + 1