Hallo alle,
Mein erster Beitrag!Ich habe einen regelmäßigen Satz von Daten, die ich verarbeite, und habe sie manuell in Excel bearbeitet, bevor ich sie in JMP importiert und geplottet habe. Ich bin sicher, jemand hat einen besseren Weg 
Ich messe 16 DUTs und zeichne Offset-Daten für jeden Dut auf.Ich möchte jeden einzelnen DUT-Offset basierend auf den ersten 100 Datenproben auf Null setzen und dies auf alle Datenzeilen anwenden.
Ich möchte den anfänglichen Offset basierend auf "X_" im Durchschnitt der ersten 100 Zeilen entfernen. Dieser Versatz ist für jedes in CO1 "DUT#" identifizierte DUT eindeutig.
Gibt es eine elegante Möglichkeit, dies über Formeln oder integrierte Skriptoptionen zu tun?
Meine manuelle Methode besteht darin, die Tabelle nach DUT aufzuteilen, 16 neue Spalten zu erstellen, einen Durchschnitt der ersten 100 Daten zu subtrahieren und sie dann neu zu stapeln.
Ich habe den Plot und die .jmp-Tabelle angehängt, die Rohdaten zeigen, die gezeichnet wurden, ohne dass der anfängliche Offset entfernt wurde.

Letztendlich möchte ich die relative Änderung im Laufe der Zeit sehen, daher das Entfernen des anfänglichen Offsets!
Eine weitere Herausforderung besteht im Umgang mit den Datums-/Uhrzeitspalten. Beachten Sie, dass ich Zeit / Datum gezeichnet habe. Idealerweise möchte ich die Zeit in Stunden von Null bis zum Ende des Datensatzes berechnen und von Null bis sagen wir 85 Stunden auf der X-Achse dieses Diagramms darstellen. Ich habe Mühe, dies mit der Formel zu manipulieren!
Jede Hilfe wird geschätzt, um meinen Tag produktiver zu machen!!
Grüße,
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Wow - danke Johannes! das spart enorm viel zeit.
Ich bin mit den von Ihnen verwendeten Funktionen nicht vertraut, also werde ich sie studieren und herausfinden, wie dies über alle Spalten hinweg skaliert werden kann!
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Markieren,
Hier ist ein kurzes Skript, das sich um die Offsets kümmern sollte.Angehängt ist eine Version Ihrer Datei, die die Spaltenformeln zeigt.Beachten Sie, dass ich auch eine Spalte "Date Time" erstellt habe.
dt = Current Data Table();
dtStart = dt << subset( rows( 1 :: 160 ), all columns( 1 ) );
Summarize( dtStart, DUT = by( :name( "DUT#" ) ), startMeans = Mean( :X_ ) );
offsets = Associative Array( DUT, startMeans );
Close( dtStart, nosave );
For( i = 1, i <= N Rows( dt ), i++,
Column( dt, "X_NORM" )[i] = Column( dt, "X_" )[i] - offsets[Char( Column( dt, "DUT#" )[i] )]
);