別のデータ テーブルで一致する項目を選択するためにデータ テーブルを反復処理するみんなおはよう、
1 つのデータ テーブルの 2 つの列を反復処理し、別のデータ テーブルで一致するすべての文字を選択して単純な二変量グラフを実行するスクリプトを作成しようとしています。 視覚化を容易にするために、Little Class.JMP を Sex と Name で反復処理し、Big Class.JMP で一致するすべての行を選択してから、反復ごとに高さを重みでグラフ化することを検討してください。
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択するうまくいきました。 ありがとう！
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択するジャーナルへの保存に関する Scripting Index の例を次に示します。
Names Default To Here( 1 );
//This message applies to all display box objects
Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
biv = bivariate( y( :weight ), x( :height ) );
rbiv = biv << report;
rbiv << Save Journal( "path/to/example.jrn" );
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択するねえ、最後にもう 1 つ。 個々のグラフをジャーナルに保存するにはどうすればよいですか?
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択する助けてくれてありがとうジム！ 最後に、あなたが私に提供したソリューションにほとんど変化を与えずに、すべてを理解しました。
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択する私が提供したコードは、応答で説明したロジックに展開する必要があります。 私の例の足を考えれば、そのコードを書くことができ、スクリプト ガイドとスクリプト インデックスにアクセスできるはずです。
ヘルプ==書籍==>スクリプト ガイド
ヘルプ==>スクリプト インデックス
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択するこれは、私が探しているものにかなり近いです。 別のテーブルにランダムな年齢の列があるとします。 スクリプトでさまざまな年齢の列を下に移動し、大きなクラスの DT から年齢をサブセット化し、重みで身長をプロットする必要があります。 x by y を年齢ごとに当てはめることができることはわかっていますが、見ているデータセットが大きすぎてこれを行うことができません。
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択するこれはあなたが考えていることですか？
Names Default To Here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA\big class.jmp" );
dt << select where( Mod( Row(), 3 ) == 0 );
dtlookup = dt << subset( selected columns( 0 ), selected rows( 1 ) );
For( i = 1, i <= N Rows( dtlookup ), i++,
dt << clear row states;
dt << select where( dtlookup:name[i] == dt:name & dtlookup:sex == dt:sex );
dt << invert row selection;
dt << hide and exclude( 1 );
biv = Bivariate( Y( :height ), X( :weight ) );
Report( biv )[Outline Box( 1 )] << set title( dtlookup:name[i] );
);
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択するこれでいいの？ 名前が [i] になるのに性別が [i] にならない理由がわかりません
dt << select where( dtlookup:name[i] == dt:name & dtlookup:sex[i] == dt:sex );
//rather than
dt << select where( dtlookup:name[i] == dt:name & dtlookup:sex == dt:sex );
Re: データ テーブルを反復処理して、別のデータ テーブルで一致する項目を選択するあなたは正しいです
