DataWorks如何创建和使用前置过滤器函数结构说明？

在DataWorks中，可以创建和使用前置过滤器函数来进行数据清洗和预处理。以下是前置过滤器函数的基本结构说明：

def pre_filter_func(df):
    # df是输入的数据框

    # 在这里编写你的数据清洗和预处理代码

    return df

其中，df是一个DataFrame对象，表示输入的数据集。你需要在这个函数中编写你的数据清洗和预处理代码，并将处理后的结果返回。
例如，假设我们有一个数据集中包含一些缺失值，我们可以使用前置过滤器函数将其删除：

def pre_filter_func(df):
    # 删除缺失值
    df = df.dropna()

    return df

创建好前置过滤器函数之后，可以在数据开发页面中选择要使用的数据源，然后点击【添加转换】按钮，在弹出的对话框中选择【自定义脚本】选项卡，并选择刚才创建的前置过滤器函数即可。这样，在执行数据同步任务之前，就会自动调用这个前置过滤器函数对数据进行清洗和预处理。