在整个数据生命周期或数据管道（Data Pipeline）中，数据加工扮演着至关重要的角色。数据加工不仅是数据准备的关键环节，也是数据价值挖掘的基础。无论是数据清洗、格式转换，还是数据过滤、合并、聚合等操作，数据加工的每一步都直接影响后续分析、建模和决策的质量。通过有效的数据加工，原始数据可以被转化为高质量、结构化的信息，帮助企业做出精准决策，提升业务效率。特别是在低代码环境下，数据加工变得更加灵活和高效，使得数据工程师、分析师甚至是业务人员都能轻松应对复杂的数据处理任务，为数据驱动的决策提供强有力的支持。

SmartNotebook 实现多种数据加工低代码组件，包括数据过滤、数据列操作、数据Join合并、数据Union合并、数据透视表、数据逆透视。通过这些拖拉拽的实现数据加工基本逻辑，降低数据加工的门槛，提升数据加工的效率。

接下来一段时间我们逐步介绍各个低代码组件的功能和使用方式。接下来从数据过滤开始，下介绍数据过滤，首先插入单元格中的“更多类型”插入"过滤"单元格 。

插入数据过滤单元格

过滤单元格需要选择数据集(DataFrame)作为输入，配置过滤条件对其进行过滤，并返回一下新的数据数据（DataFrame）供后续使用（可视化分析、AI建模）。配置好的过滤器还可以添加到应用程序中，使应用程序用户能够与这些过滤器进行交互。

数据"过滤"单元格功能说明

数据"过滤"单元格主要操作元素及支持的功能如下：

• 选择要数据集：数据集可以加载csv、或SQL单元格执行查询结果。

• 结果数据集输出的数据集变量名称：可以后续使用进行可视化或机器学习建模。

过滤条件

过滤添加根据不同数据类型支持不同条件关系。

文本列支持的过滤条件类型：

• is one of、is not one of:下拉框多选及输入(支持jinja2 表达式变量）

• is equal to、is not equal to：单选及输入(支持jinja2 表达式变量）

• is not null、 is null、is empty、is not empty

• text contains、text does not contain: 输入框输入(支持jinja2 表达式变量）

数字列支持的过滤条件类型：

• is one of、is not one of：多输入

• is equal to、is not equal to、greater than、greater than or equal to、less than、less than or equal to：输入框