企业业务 · 函数

清洗多源数据

合并 ERP、Excel、数据库导出的多源表，并统一列名和基础清洗。

调用签名(数据源列表, 列映射: 'dict | None' = None, 必填列=None)

清ZHONGWEN
PYTHON

Chinese example

中文代码示例

设 表 = Pandas.数据表({"部门": ["销售", "销售"], "金额": [100, 160]})
# 完整案例：按字段调用 清洗多源数据
设 结果 = 企业业务.清洗多源数据(
    数据源列表="数量",  # 必填；组件绑定的数据，可以是列表、字典、表格或查询结果
    列映射=None,  # 可选；按函数业务含义传入 列映射;首次使用建议先 打印...
    必填列=None,  # 可选；按函数业务含义传入 必填列;首次使用建议先 打印...
)
打印(结果)

可直接放进 .cs / .中py 文件运行。转换器会把中文代码交给真实 Python 解释器。

Parameters

参数说明

3 个参数

参数类型 / 传入方式说明

数据源列表可选 · 默认无

未声明位置参数或字段名=值

组件绑定的数据，可以是列表、字典、表格或查询结果。

常见错误：漏传会报 TypeError: missing required argument: '数据源列表';检查调用是否漏了这行

列映射可选 · 默认 None

dict | None位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入列映射;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型(dict | None) 传值

必填列可选 · 默认 None

未声明位置参数或字段名=值

按函数业务含义传入必填列;首次使用建议先打印(结果) 确认其作用。

常见错误：类型不匹配会报 TypeError;按字段类型列传值,首次使用建议先打印(结果) 确认结构

Playbook

基础用法 · 进阶组合 · 错误排查

设 表 = Pandas.数据表({"部门": ["销售", "销售"], "金额": [100, 160]})
# 完整案例：按字段调用 清洗多源数据
设 结果 = 企业业务.清洗多源数据(
    数据源列表="数量",  # 必填；组件绑定的数据，可以是列表、字典、表格或查询结果
    列映射=None,  # 可选；按函数业务含义传入 列映射;首次使用建议先 打印...
    必填列=None,  # 可选；按函数业务含义传入 必填列;首次使用建议先 打印...
)
打印(结果)

# 进阶组合:清洗多源数据 配合 企业业务 业务流使用
设 订单 = 企业业务.创建订单(客户="张三", 金额=1200.5)
设 结果 = 企业业务.清洗多源数据(
    数据源列表="数量",  # 必填
    列映射=None,  # 可选
    必填列=None,  # 可选
)
设 结果 = 企业业务.查询订单(订单["编号"])
打印(结果)

# 错误排查:覆盖 1 个必填参数

## 参数 1: 数据源列表
# 错误:漏传会报 TypeError: missing required argument
# 设 结果 = 企业业务.清洗多源数据()  # TypeError
# 修复:补上必填字段
设 结果 = 企业业务.清洗多源数据(数据源列表="数量")
打印(结果)