> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.augelab.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.augelab.com/german/funktionsblocke/blocks-reference/data-logic/data-operations/exclude-nones.md).

# Exclude Nones

Dieser Funktionsblock ist so konzipiert, dass er `None`-Werte aus einer bereitgestellten Dateneingabeliste herausfiltert. Er vereinfacht die Datenhandhabung, indem sichergestellt wird, dass die Ausgabe nur gültige Einträge enthält.

## 📥 Eingänge <a href="#inputs" id="inputs"></a>

`Data List` Dieser Eingang akzeptiert eine Liste von verschiedenen Datenelementen, die `None`-Werte enthalten können.

## 📤 Ausgänge <a href="#outputs" id="outputs"></a>

`Filtered Data List` Diese Ausgabe bietet die Liste, die nach dem Entfernen aller `None`-Werte aus der Eingabedatenliste erhalten wurde.

## 🕹️ Steuerungen <a href="#controls" id="controls"></a>

Dieser Funktionsblock enthält keine zusätzlichen Steuerungen, da er direkt mit den Eingabedaten arbeitet.

## 🎨 Funktionen <a href="#features" id="features"></a>

`Automatic Filtering` Der Block verarbeitet die Eingabeliste automatisch, um alle `None`-Werte auszuschließen und sicherzustellen, dass der Ausgabedatensatz sauber und verwendbar ist.

## 📝 Nutzungshinweise <a href="#usage" id="usage"></a>

1. **Connect Data Source**: Verbinden Sie jeden Funktionsblock, der eine Liste von Daten erzeugt, mit dem Eingang `Data List`.
2. **Evaluate**: Führen Sie den Block aus, um die gefilterte Liste zu erhalten, die alle `None`-Werte ausschließt.

## 📊 Bewertung <a href="#evaluation" id="evaluation"></a>

Wenn er ausgeführt wird, gibt dieser Funktionsblock eine Liste aus, die nur aus gültigen Dateneinträgen besteht und einen zuverlässigeren Datensatz für nachfolgende Verarbeitungsvorgänge bietet.

## 💡 Tipps und Tricks <a href="#tips-and-tricks" id="tips-and-tricks"></a>

<details>

<summary>Kombinieren mit anderen Funktionen</summary>

Dieser Block funktioniert gut mit `Batch Processing`, wodurch eine effiziente Ausschluss von `None`-Werten in Datenbatches vor weiteren Operationen wie `Mean Value`, `Maximum` oder der Kombination von Listen mit `Batch Concatenation` ermöglicht wird.

</details>

<details>

<summary>Verwendung mit Logikoperationen</summary>

Sie können diesen Block nach dem Filtern mit dem Funktionsblock `Logic Operations` verbinden, um zu überprüfen, ob alle Elemente in der gefilterten Liste bestimmte Bedingungen erfüllen.

</details>

<details>

<summary>Optimierung des Datenflusses</summary>

Um die Datenverarbeitung zu optimieren, verwenden Sie diesen Block direkt nach einer Dateneingabe, um sicherzustellen, dass nachfolgende Blöcke mit verifizierten Daten arbeiten, wodurch Fehler im Zusammenhang mit `None`-Werten verringert werden.

</details>

## 🛠️ Fehlersuche <a href="#troubleshooting" id="troubleshooting"></a>

<details>

<summary>Keine Änderung in der Ausgabe</summary>

Wenn Sie feststellen, dass die Ausgabeliste unverändert bleibt, überprüfen Sie, ob die Eingabeliste tatsächlich `None`-Werte enthält. Wenn nicht, bleibt die Ausgabe die gleiche wie die Eingabe.

</details>

<details>

<summary>Keine Ausgabe</summary>

Wenn der Block nichts ausgibt, überprüfen Sie, ob die verbundene Dateneingabe korrekt eingestellt wurde. Stellen Sie sicher, dass die Eingabe während der Auswertung Daten erzeugt.

</details>