Tables de données de référence dans une boucle pour créer des distributionsObjet: Tables de données de référence dans une boucle pour créer des distributions<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Cela a également fonctionné parfaitement! (et c'est beaucoup plus facile pour moi de comprendre ce qui se passe!) Merci !!
Objet: Tables de données de référence dans une boucle pour créer des distributions Si dtPinGroups est une liste de variables qui, je pense, nécessite Eval ():
E val ( dtPinGroups [ je ]) << Distribution ( Colonne ( : Fuite_Données )) ;
Si vous avez une liste de noms de tables actuels (sous forme de chaînes), cela devrait également fonctionner:
Tableau de données ( dtPinGroupNames [ je ]) << Distribution ( Colonne ( : Fuite_Données )) ;
Construire des commandes sous la forme d'une chaîne - comme dans l'exemple de PMroz - est un avantage dans votre boîte à outils, surtout lorsque des méthodes plus simples refusent de fonctionner. Mais j’essaie d’abord une méthode directe, tout simplement parce que je trouve plus facile de coder (et de lire). La première des approches ci-dessus appliquées à l'exemple de PMroz serait:
dt1 = Ouvrir ( "$ sample_data / Big Class.jmp" ) ;
dt2 = Ouvrir ( "$ sample_data / Animals.jmp" ) ;
dt3 = Ouvrir ( "$ sample_data / Analgesics.jmp" ) ;
groupes de travail = { dt1 , dt2 , dt3 } ;
noms de groupes = { "Grande classe" , "Animaux" , "Analgésiques" } ;
var_list = { : la taille , : milles , : douleur } ;
vent = {} ;
Pour ( je = 1 , je <= N articles ( groupes de travail ) , je ++,
vent [ je ] = Nouvelle fenetre ( "Fuite_" || noms de groupes [ je ] || "_Distribution" ,
Eval ( groupes de travail [ je ]) << Distribution ( Distribution continue ( Colonne ( var_list [ je ])))
)
) ;
Objet: Tables de données de référence dans une boucle pour créer des distributionsJe vous remercie! Cela a fonctionné parfaitement!
Objet: Tables de données de référence dans une boucle pour créer des distributionsEssayez une approche comme celle-ci:
dt1 = ouvrir ( "$ sample_data / Big Class.jmp" ) ;
dt2 = ouvrir ( "$ sample_data / Animals.jmp" ) ;
dt3 = ouvrir ( "$ sample_data / Analgesics.jmp" ) ;
groupes de travail = { dt1 , dt2 , dt3 } ;
noms de groupes = { "Grande classe" , "Animaux" , "Analgésiques" } ;
var_list = { : la taille , : milles , : douleur } ;
vent = {} ;
pour ( je = 1 , je <= nitems ( groupes de travail ) , je ++,
one_expr = evalinsert (
"\ [vent = nouvelle fenêtre ("Leakage ^ dtpingroupnames ^ _Distribution ",
^ dtpingroups ^ << Distribution (Distribution continue (Column (^ var_list ^)))
);] \ " ) ;
eval ( analyser ( one_expr )) ;
) ;
Je devais construire les commandes de manière dynamique sous forme de chaîne, puis les exécuter avec eval (parse ()).
