【n8n教程】：Set 节点，实现数据转换魔法！

在 n8n 工作流中，数据的转换和处理是自动化的核心。Set 节点（编辑字段节点）是 n8n 最强大的数据操作工具，它允许你创建、修改、重命名或删除工作流中的数据字段，就像一把数据处理的"瑞士军刀"。本教程将带你从零开始，通过实践案例快速掌握 Set 节点的所有核心功能。

Set 节点是什么？为什么你需要它？

Set 节点的核心作用是让你完全控制工作流中的数据结构。无论数据从哪里来（API、数据库、表单等），Set 节点都能帮你将原始、混乱的数据转换成你需要的格式。

想象这样一个场景：你从一个 API 获取了学生数据，其中名字被分成"firstName"和"lastName"两个字段，但你想在数据库中存储为单一的"fullName"字段。这就是 Set 节点大显身手的时候。它不仅能合并字段，还能进行计算、条件判断、格式转换，甚至添加时间戳。

核心概念：两种工作模式

Set 节点提供了两种不同的模式来满足不同的使用场景：

模式一：手动映射（Manual Mapping）

手动映射是初学者的最佳选择。这种模式提供了直观的图形界面，你可以逐个添加或修改字段，无需编写代码。

如何使用手动映射：

1. 打开 Set 节点，选择 Mode > Manual Mapping
2. 点击 Add Field 按钮添加新字段
3. 输入字段名称（例如"fullName"）
4. 在值字段中输入内容或表达式

关键技巧：你可以从左侧的 INPUT 面板拖拽前一个节点的数据到值字段中，这样 n8n 会自动生成表达式。例如，如果你拖拽 firstName 字段，n8n 会为你写入 {{ $json.firstName }}，这是一个表达式，用来动态获取前一个节点的 firstName 值。

模式二：JSON 输出（JSON Output）

JSON 模式适合需要创建复杂数据结构或大量字段的场景。你直接编写 JSON 代码来定义所有字段，这给了你更多的灵活性。

JSON 模式的优势：

• 可以快速批量创建多个字段
• 能够构建嵌套的对象和数组结构
• 更容易复制粘贴复杂的配置

JSON 模式示例：

{
  "fullName": "{{ $json.firstName }} {{ $json.lastName }}",
  "email": "{{ $json.email }}",
  "joinDate": "{{ $now.toISOString() }}",
  "status": "active"
}

关键参数详解：让数据处理更精准

1. Keep Only Set Fields（仅保留设置的字段）

这个选项决定了输出数据中包含哪些内容。

• 启用：工作流只输出你在 Set 节点中明确定义的字段，所有其他输入数据都会被丢弃。这很有用，特别是当前一个节点返回了许多不需要的字段时。
• 禁用（默认）：保留所有来自前一个节点的原始数据，加上你新添加或修改的字段。这是更安全的选择，不会意外丢失数据。

2. Include Binary Data（包含二进制数据）

如果你的工作流处理文件、图片等二进制数据，启用此选项可确保这些数据不会在 Set 节点处丢失。

3. Support Dot Notation（支持点表示法）

默认情况下，如果你设置一个名为 address.city 的字段，n8n 会创建一个嵌套的 JSON 对象结构，就像这样：

{
  "address": {
    "city": "北京"
  }
}

如果禁用此选项，就会变成平级的字段 address.city（键名包含点）。

4. Ignore Type Conversion Errors（忽略类型转换错误）

启用此选项让 n8n 在类型不匹配时不报错，例如试图将文本转换为数字时。

实战技巧：五个常见使用场景

技巧一：合并多个字段

场景：从 API 获取的数据中，用户名被分成 first_name 和 last_name，你需要合并成 fullName。

在 Set 节点中的配置：

• 字段名：fullName
• 字段值：{{ $json.first_name }} {{ $json.last_name }}

运行后，输出数据会包含一个新的 fullName 字段，值为两个名字的组合。

技巧二：数值计算和转换

场景：学生的数学和英文成绩分别存储，你需要计算平均分。

配置方法：

• 字段名：averageScore
• 字段值：{{ ($json.mathScore + $json.englishScore) / 2 }}

Set 节点会自动执行计算，得出平均分。

技巧三：条件判断和分级

场景：根据成绩给学生分等级（90 以上优秀、80-89 良好、80 以下及格）。

配置方法：

• 字段名：grade
• 字段值：{{ $json.averageScore >= 90 ? '优秀' : $json.averageScore >= 80 ? '良好' : '及格' }}

这使用了 JavaScript 的三元运算符，实现条件分支。

技巧四：添加时间戳

场景：记录每条数据处理的时间，便于审计和日志。

配置方法：

• 字段名：processedAt
• 字段值：{{ $now.toISOString() }}

$now 是 n8n 的内置函数，返回当前时间的 ISO 格式字符串。

技巧五：重命名和清理数据

场景：后端 API 返回的字段名称不规范（例如 usr_eml 代表用户邮箱），需要转换为可读的名称。

配置方法：

• 字段名：email
• 字段值：{{ $json.usr_eml }}

然后启用 Keep Only Set Fields，这样输出中就只有规范化的字段名了。

完整可执行工作流案例

下面是一个完整的、可直接在 n8n 中运行的工作流，演示了 Set 节点的多个实际应用。这个工作流模拟处理学生成绩数据：

{
  "name": "学生数据转换工作流-Set节点教程",
  "nodes": [
    {
      "parameters": {},
      "id": "trigger",
      "name": "Manual Trigger",
      "type": "n8n-nodes-base.manualTrigger",
      "typeVersion": 1,
      "position": [50, 100]
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "manual",
        "fields": [
          {
            "name": "firstName",
            "value": "张三",
            "type": "string"
          },
          {
            "name": "lastName",
            "value": "李四",
            "type": "string"
          },
          {
            "name": "mathScore",
            "value": 85,
            "type": "number"
          },
          {
            "name": "englishScore",
            "value": 92,
            "type": "number"
          },
          {
            "name": "status",
            "value": "active",
            "type": "string"
          }
        ]
      },
      "id": "step1",
      "name": "Set - 原始数据",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 1,
      "position": [250, 100],
      "credentials": {}
    },
    {
      "parameters": {
        "mode": "manual",
        "fields": [
          {
            "name": "fullName",
            "value": "{{ $json.firstName }} {{ $json.lastName }}",
            "type": "string"
          },
          {
            "name": "averageScore",
            "value": "{{ ($json.mathScore + $json.englishScore) / 2 }}",
            "type": "number"
          },
          {
            "name": "grade",
            "value": "{{ $json.averageScore >= 90 ? '优秀' : $json.averageScore >= 80 ? '良好' : '及格' }}",
            "type": "string"
          },
          {
            "name": "timestamp",
            "value": "{{ $now.toISOString() }}",
            "type": "string"
          }
        ]
      },
      "id": "step2",
      "name": "Set - 数据转换",
      "type": "n8n-nodes-base.set",
      "typeVersion": 1,
      "position": [450, 100],
      "credentials": {}
    }
  ],
  "connections": {
    "trigger": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "step1",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    },
    "step1": {
      "main": [
        [
          {
            "node": "step2",
            "type": "main",
            "index": 0
          }
        ]
      ]
    }
  }
}

如何使用这个工作流：

1. 复制上面的 JSON 代码（从 { 开始到最后的 }）
2. 打开 n8n 工作区，创建一个新工作流
3. 导入工作流：在 n8n 中找到"导入"选项，粘贴上面的 JSON 代码
4. 执行工作流：点击"执行工作流"或按下相应按钮
5. 查看结果：在最后一个 Set 节点（"Set - 数据转换"）中可以看到转换后的完整数据

这个工作流演示的功能：

功能	说明	输出结果
字段合并	合并 firstName 和 lastName	fullName: "张三李四"
数值计算	计算两科成绩的平均分	averageScore: 88.5
条件判断	根据平均分分等级	grade: "良好"
时间戳	添加处理时间	timestamp: "2025-12-01T14:28:00Z"

初学者常见问题解答

Q: Set 节点和 Function 节点有什么区别？

A: Set 节点用于简单的数据转换（添加、修改、删除字段），而 Function 节点允许你编写完整的 JavaScript 代码处理更复杂的逻辑。对于大多数场景，Set 节点已经足够了。

Q: 如何访问前一个节点的嵌套数据？

A: 使用点表示法。例如，如果前一个节点返回 { address: { city: '北京' } }，你可以用 {{ $json.address.city }} 来访问城市名称。

Q: 我的表达式总是出错，怎么办？

A: 确保：

• 使用 {{ }} 包围表达式
• 字符串用单引号或双引号包围
• 检查字段名称拼写是否正确（区分大小写）
• 使用"Execute Step"测试节点，查看错误提示

Q: 如何在 Set 节点中处理数组数据？

A: 可以直接在 JSON 模式中创建数组。例如：[ {{ $json.item1 }}, {{ $json.item2 }} ]。对于复杂的数组处理，可能需要配合使用 Item Lists 或 Function 节点。

总结

Set 节点的核心价值：

✅ 简单易用：图形化界面让初学者快速上手

✅ 功能强大：支持表达式、计算、条件判断

✅ 数据安全：灵活的选项确保你不会意外丢失数据

✅ 工作流中枢：几乎每个复杂工作流都会用到 Set 节点

掌握 Set 节点后，你就能够：

• 清理和格式化来自任何数据源的数据
• 为下游节点（如数据库、API、邮件）准备正确格式的数据
• 添加业务逻辑，如计算、分类、标记等
• 构建更复杂的自动化工作流

• 官方文档^[1]
• n8n系列教程^[2]

引用链接

[1] 官方文档: https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.set/
[2] n8n系列教程: https://www.undsky.com/blog/?category=n8n%E6%95%99%E7%A8%8B#