Custom Transform の作成

[関数] ウィンドウで、追加する関数をダブルクリックします。

data['FieldName']

例えば、CurrentBalance フィールドから値を取得する場合は、次の式が追加されます。

data['CurrentBalance']

スクリプト エディタに次のコードを入力します。

data['FieldName']=NewValue

例えば、Day フィールドに、PurchaseDate フィールドに含まれる曜日を設定する場合:

data['Day']=dayOfWeek(data['PurchaseDate'])

この例では、dayOfWeek()関数を使用して、PurchaseDate フィールドの日付の値から曜日を取得し、その結果を Day フィールドに書き込んでいます。

スクリプト エディタに次のコードを入力します。

data['FieldName'] = new constructor;

ここで、constructor は以下のいずれかです。

java.lang.Double(number)

Double データ タイプのフィールドを作成します。

java.lang.Float(number)

Float データ タイプのフィールドを作成します。

java.lang.Integer(number)

Integer データ タイプのフィールドを作成します。整数を指定することによって、新しい integer フィールドを作成することもできます。例えば、次の例では、値 23 を持つ integer フィールドが作成されます。

data['MyNewField'] = 23;

java.lang.Long(number)

Long データ タイプのフィールドを作成します。

例えば、Double データ タイプで値 23.10 を持つ、"Transactions" という新しいフィールドを作成するには、次のように指定します。

data['Transactions'] = new com.java.lang.Double(23.10);

スクリプト エディタに次のコードを入力します。

data['FieldName'] = new constructor;

ここで、constructor は以下のいずれかです。

com.pb.spectrum.api.datetime.Date(year,month,day)

date データ タイプのフィールドを作成します。例えば、December 23, 2013 は、次のようになります。

2013,12,23

com.pb.spectrum.api.datetime.Time(hour,minute,second)

time データ タイプのフィールドを作成します。例えば、4:15 PM は、次のようになります。

16,15,0

。

com.pb.spectrum.api.datetime.DateTime(year,month,day,hour,minute,second)

DateTime データ タイプのフィールドを作成します。例えば、4:15 PM on December 23, 2013 は、次のようになります。

2013,12,23,16,15,0

例えば、Date データ タイプで値 December 23, 2013 を持つ、"TransactionDate" という新しいフィールドを作成するには、次のように指定します。

data['TransactionDate'] = new com.pb.spectrum.api.datetime.Date(2013,12,23);

スクリプト エディタに次のコードを入力します。

data['FieldName'] = true or false;

例えば、IsValidated というフィールドを作成して false に設定するには、次のように指定します。

data['IsValidated'] = false;

factory.create() メソッドを使用してレコードに新しいフィールドを作成し、次に leftShift 演算子 << を使用して新しいレコードをリスト フィールドに追加します。

NewListField = []

NewRecord = factory.create()
NewRecord['NewField1'] = "Value"
NewRecord['NewField12'] = "Value"
...
NewListField << NewRecord

NewRecord = factory.create()
NewRecord['NewField1'] = "Value"
NewRecord['NewField12'] = "Value"
...
NewListField << NewRecord
data['ListOfRecords'] = NewListField

次の例では、"addresses” という新しいリスト フィールドを作成し、2 つの "address” レコードを含めています。

addresses = []
address = factory.create()
address['AddressLine1'] = "123 Main St"
address['PostalCode'] = "12345"
addresses << address

address = factory.create()
address['AddressLine1'] = "PO Box 350"
address['PostalCode'] = "02134"
addresses << address
data['Addresses'] = addresses

また、レコードのリストではなく、個々のフィールドのリストを含んだ新しいリスト フィールドを作成することもできます。次の例では、"PhoneNumbers ” という新しいリスト フィールドを作成し、自宅と職場の電話番号を含めています。

phoneNumbers = []
phoneNumbers << data['HomePhone']
phoneNumbers << data['WorkPhone']
data['PhoneNumbers'] = phoneNumbers

+記号を使用します。例えば、次の式は、FirstName フィールドと LastName フィールドを 1 つの値に連結し、その値を FullName フィールドに格納します。

String fullname = data['FirstName'] + ' ' + data['LastName'];
data['FullName']=fullname; 

次の例には、2 つの入力フィールド (AddressLine1 と AddressLine2) があります。これらのフィールドは連結されて、出力フィールド Address に書き込まれます。

address1 = data['AddressLine1']; 
address2 = data['AddressLine2']; 
data['Address']=address1+ ',' + address2; 

分割文字を特定した後、substringを使用してフィールドをパースします。次の例では、PostalCode フィールドが 6 文字以上の場合は、フィールドを 5 桁の ZIP コードと +4 番号に分割し、それぞれの番号を出力レコードの各フィールドに書き込みます。

if (data['PostalCode'].length() > 5) 
{ 
	 String postalCode = data['PostalCode']; 
	 int separatorPosition = postalCode.indexOf('-'); 
	 String zip = postalCode.substring(0, separatorPosition); 
	 String plusFour = postalCode.substring( 
			 separatorPosition + 1, 
			 postalCode.length(); 
	 data['Zip']=zip; 
 	data['PlusFour']=plusFour; 
} 

ifまたはswitch 文を使用します。これらは、条件付き処理で最も一般的に使用される構造です。詳細については、groovy-lang.org を参照してください。

この例では、AddressCity フィールドを最初の住所行に設定し、都市が Austin の場合は都市名も設定します。

city = data['City']; 
address1 = data['AddressLine1'] 
if(city.equals('Austin')) 
data['AddressCity']=address1 +',' + city; 

forループを使用します。これは、唯一必要なループ構造です。ループ処理または構文の詳細については、groovy-lang.org を参照してください。

定数を定義し、連結文字+を使用します。例えば、次のスクリプトは、"Incorporated" という単語を FirmName フィールドに追加します。

firmname = data['FirmName']; 
constant = 'Incorporated'; 
if(firmname.length() > 0)
data['FirmName']=firmname + ' ' + constant;

データフローで実行時オプションが有効になっている場合、次の構文を使用して、実行時にデータフローに引き渡される設定にアクセスできます。

options.get("optionName")

例えば、casing という名前のオプションにアクセスするには、Custom Transform スクリプトに次の式を含めます。

options.get("casing")