# ColumnValues
<a name="dqdl-rule-types-ColumnValues"></a>

Ejecuta una expresión con los valores de una columna.

**Sintaxis**

```
ColumnValues <COL_NAME> <EXPRESSION>
```
+ **COL\$1NAME**: el nombre de la columna con la que quiere evaluar la regla de la calidad de los datos.

  **Tipos de columnas compatibles**: cualquier tipo de columna
+ **EXPRESSION**: una expresión que se ejecuta en función de la respuesta del tipo de regla para producir un valor booleano. Para obtener más información, consulte [Expresiones](dqdl.md#dqdl-syntax-rule-expressions).

**Ejemplo: valores permitidos**

El ejemplo de regla a continuación controla que cada valor en la columna específica se encuentre en un conjunto de valores permitidos (incluidos los valores nulos y las cadenas que solo contienen espacios en blanco).

```
ColumnValues "Country" in [ "US", "CA", "UK", NULL, EMPTY, WHITESPACES_ONLY ]
ColumnValues "gender" in ["F", "M"] where "weightinkgs < 10"
```

**Ejemplo: expresión regular**

La siguiente regla de ejemplo compara los valores de una columna con una expresión regular.

```
ColumnValues "First_Name" matches "[a-zA-Z]*"
```

**Ejemplo: valores de fecha**

La siguiente regla de ejemplo compara los valores de una columna de fecha con una expresión de fecha.

```
ColumnValues "Load_Date" > (now() - 3 days)
```

**Ejemplo: valores numéricos**

La siguiente regla de ejemplo comprueba si los valores de las columnas coinciden con una restricción numérica determinada.

```
ColumnValues "Customer_ID" between 1 and 2000
```

**Comportamiento nulo**

 Para todas las reglas `ColumnValues` (además de `!=` y `NOT IN`), las filas `NULL` fallarán la regla. Si la regla falla debido a un valor nulo, la razón de la falla se mostrará de la siguiente manera: 

```
Value: NULL does not meet the constraint requirement!
```

 El ejemplo de regla compuesta a continuación presenta una manera de permitir de manera explícita los valores `NULL`: 

```
(ColumnValues "Age" > 21) OR (ColumnValues "Age" = NULL)
```

 Las reglas ColumnValues negadas que utilicen la sintaxis `!=` y `not in` se considerarán filas `NULL`. Por ejemplo: 

```
ColumnValues "Age" != 21
```

```
ColumnValues "Age" not in [21, 22, 23]
```

 Los ejemplos a continuación presentan una manera de fallar de manera explícita los valores `NULL` 

```
(ColumnValues "Age" != 21) AND (ColumnValues "Age" != NULL)
```

```
ColumnValues "Age" not in [21, 22, 23, NULL]
```