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comment créer un sous-ensemble d'une table et ajouter des données à partir d'une boucle

Salut,

 

J'ai un ensemble de données (voir ci-joint). Je veux vérifier chaque ligne d'une colonne (par rapport à un certain critère), puis isoler les lignes qui ne répondent pas à ce critère et les subdiviser dans une nouvelle table de données. Je veux pouvoir répéter ceci pour plusieurs colonnes (où chacune a ses propres critères) et continuer à ajouter à ce tableau de sous-ensemble créé à l'origine. J'ai quelques problèmes avec ça et j'espérais que quelqu'un pourrait m'aider.

 

voici ce que je faisais:

 

path = "xxxxxxx/";
data_table = Open( path || "Sample Data.jmp" );
Sub_Table = New Table( "Rejected Parts Table", invisible );
 
New_table = data_table;
For( k = 1, k < N Col( New_table ), k++,
 Print( k );
 New_table << select where( Column( 1 + k )[] >= 0.2 | Column( 1 + k )[] <= 0.02 );
 alp = New_table << Subset( Selected Rows, output table name( "subset" ) );
 alp << Concatenate( Sub_Table, output table name( "Rejected Parts Table" ) ) <<
 Save( path || "Rejected Parts.jmp" );
 Close( alp );
 New_table << delete rows();
);

 

Re: comment créer un sous-ensemble d'une table et ajouter des données à partir d'une boucle

Une approche alternative utilisant les mêmes critères pour toutes les colonnes:

 

dt = Data Table( "Sample Data.jmp" );
r = Loc( V Sum( Transpose( !(0.02 < dt << get as matrix < 0.2) ) ) );
dt << Subset( rows( r ), output table name( "Rejected Parts Table" ) );
dt << delete rows( r );

Un peu plus compliqué lorsque chaque colonne a ses propres critères, par exemple:

dt = Data Table( "Sample Data.jmp" );
upper = [0.2 0.3 0.2 0.4 0.2];
lower = [0.02 0.03 0.02 0.04 0.02];
r = Loc( V Sum( Transpose( !(Repeat( lower, N Row( dt ) ) < dt << get as matrix < Repeat( upper, N Row( dt ) )) ) ) );
dt << Subset( rows( r ), output table name( "Rejected Parts Table" ) );
dt << delete rows( r );

 

Re: comment créer un sous-ensemble d'une table et ajouter des données à partir d'une boucle

Celui-ci était un peu délicat.  La solution principale consiste à utiliser AS COLUMN dans votre instruction select.  J'ai changé la logique pour obtenir des lignes où et créer une liste de lignes à sous-définir / supprimer.  La fonction get_unique_values est une gracieuseté de ce forum!

 

get_unique_values = Function( {in_list},
 {Default Local},
 tmp = [=> 0];
 Insert Into( tmp, in_list );
 tmp << get keys;
);
&nbsp;
path = "c:\temp\";
New_table = Open( path || "Sample Data.jmp" );
&nbsp;
all_selected_rows = [];
&nbsp;
For( k = 1, k < N Col( New_table ), k++,
 Print( k );
&nbsp;
&nbsp;&nbsp;&nbsp; selected_rows = new_table << get rows where( As Column( 1 + k ) >= .2 | As Column( 1 + k ) <= .02 );
&nbsp;
// Append the rows we just found to the master list
&nbsp;&nbsp;&nbsp; If( N Rows( selected_rows ) > 0,
  all_selected_rows = all_selected_rows |/ selected_rows
 );
);
&nbsp;
// Convert matrix to a list and get unique values
all_selected_list = get_unique_values( As List( all_selected_rows ) );
&nbsp;
alp = New_table << Subset( rows( all_selected_list ), output table name( "Rejected Parts Table" ) );
&nbsp;
alp << Save( path || "Rejected Parts.jmp" );
&nbsp;
Close( alp );
&nbsp;
New_table << delete rows( all_selected_list );