Heure d'utilisation des données aux données d'intervalle (Combinez deux tables)<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />L'objectif est de récupérer les données de temps d'utilisation du fichier "Raw Data.jmp" et de les combiner avec un fichier "IntervalData.jmp" avec des intervalles d'une seconde. L'idée est de rechercher en fonction de l'horodatage et de l'ID de l'appareil et de créer par exemple une colonne de lecture de tension pour les appareils 1001 et 1002, etc. Etant donné qu'il s'agit de données de moment d'utilisation, s'il n'existe pas de correspondance exacte, les données doivent être renseignées dans «IntervalData.jmp» avec le dernier point de données correspondant. Ce processus devrait continuer pour les autres colonnes de "Raw Data.jmp" mais être placé dans des tables séparées. Ainsi, le résultat final devrait comporter 10 tables séparées à une seconde d'intervalle.
Toutes les suggestions pour créer un script ou une formule dans jmp 11 seront les bienvenues.
Merci d'avance!
Re: données de temps d'utilisation à données d'intervalle (combinez deux tables)Si vous faites une jointure basée sur le temps, la fonction LocSorted peut être utile. Pourquoi avez-vous besoin de 10 tables distinctes, avez-vous 10 "appareils" 1001, 1002..1010?
Un autre moyen simple de le faire serait de joindre les tables avec toutes les colonnes correspondantes (comme "périphérique") que vous désirez en plus du temps. Pour chaque élément de groupe unique (c.-à-d. Un appareil), vous aurez une ligne pour chaque combinaison de temps d'intervalle et temps d'utilisation. Vous pouvez ensuite sélectionner la combinaison appropriée en créant, par exemple, une autre colonne du type "différence de temps" = interval_time - use_time. Vous pouvez utiliser la colonne de décalage horaire pour sélectionner les lignes qui doivent exister: pour chaque groupe unique, la ligne à conserver a la différence de temps positive mais de durée minimale. Ensuite, vous pouvez simplement supprimer les autres lignes. Cette méthode peut toutefois coûter cher en ressources informatiques. Avec des tables aussi petites que vous avez, vous ne devriez pas avoir de problème.
