Nathan工作流的下一个步骤是筛选数据，仅将processing状态的订单的employeeName和orderID插入到Airtable中。

为此，您需要使用编辑字段(Set)节点，该节点允许您选择并设置要从一个节点传输到另一个节点的数据。

编辑字段节点

编辑字段节点既可以设置全新的数据，也可以覆盖已存在的数据。该节点在需要处理来自前序节点数据的场景中至关重要，例如将值插入电子表格或数据库时。

在Airtable节点前添加另一个节点#

在您的工作流中，按照我们在筛选订单课程中相同的操作方式，在If节点的true连接器前添加另一个节点到Airtable节点之前。如果画布空间紧张，您可以自由地将Airtable节点拖拽至更远的位置。

配置编辑字段节点#

在 If 节点的 true 连接器后选择 + 号，搜索并添加 编辑字段(Set)节点。

打开编辑字段节点窗口后，按以下参数进行配置：

• 确保 模式 设置为 手动映射。
• 虽然可以使用我们在过滤订单课程中用过的表达式编辑器，但这次让我们将字段从输入拖拽到待设置字段：
  • 将 If > orderID 拖拽为第一个字段
  • 将 If > employeeName 拖拽为第二个字段
• 确保 包含其他输入字段 设置为 false。

点击 执行步骤。您应该会看到以下结果：

编辑字段(Set)节点

将数据添加到 Airtable#

接下来，让我们将这些值插入到 Airtable 中：

1. 进入您的 Airtable 数据库
2. 添加一个名为 processingOrders 的新表格

3. 替换现有列为两个新列：

   • orderID (主字段)：数字类型
   • employeeName：单行文本类型

   提醒

   如果遇到问题，请参考将数据插入Airtable课程。

4. 删除新表格中的三个空行

5. 在 n8n 中，将编辑字段节点的连接器连接到 Airtable节点
6. 更新 Airtable 节点配置，使其指向新的 processingOrders 表格而非 orders 表格
7. 测试您的 Airtable 节点，确保它能将记录插入到新的 processingOrders 表格中

此时，您的工作流应该如下图所示：

《动手学PyTorch建模与应用:从深度学习到大模型》是一本从零基础上手深度学习和大模型的PyTorch实战指南。全书共11章，前6章涵盖深度学习基础，包括张量运算、神经网络原理、数据预处理及卷积神经网络等；后5章进阶探讨图像、文本、音频建模技术，并结合Transformer架构解析大语言模型的开发实践。书中通过房价预测、图像分类等案例讲解模型构建方法，每章附有动手练习题，帮助读者巩固实战能力。内容兼顾数学原理与工程实现，适配PyTorch框架最新技术发展趋势。