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导入文本文件

我正在导入一个文本文件，该文件不仅仅使用逗号来分隔值。 这是我正在使用的基本功能。

 

打开（“$desktop/jsonfiles/test.json”，“文本”）

 

如何修改函数来识别其他字符，例如用于识别新数据列的“[”？

回复：导入文本文件

另外，如果您要导入 JSON，请尝试使用 JSON 向导（我认为是从 JMP 14 开始）。最初的问题是针对特殊类型 JSON 的解决方法，该类型不适用于大多数 JSON 文件。

回复：导入文本文件

除了已澄清和传达的内容之外，还有一些将 .txt 文件导入 JMP（在 Windows 中）的额外步骤@Craige_Hales

 

1. 打开 JMP。

2. 使用 Windows 资源管理器选择“所有文件 (*.*)”，然后以“使用预览的数据”打开。 在本例中，我使用 JMP 示例数据目录中提供的 Big Class 数据集的 .txt 文件版本。

 

3. 指定分隔符、要跳过的行等...

4. 单击“下一步”。 单击图标以更改数据类型。 单击红色下拉箭头更改格式。

 

 

5. 单击“导入”按钮。JMP 会将源脚本保存到数据表中（存储在表的左上角绿色播放按钮旁边）：

 

如果右键单击编辑脚本，它将如下所示：

Open(
 "$DOCUMENTS/Big Class.txt",
 columns(
  New Column( "name", Character, "Nominal" ),
  New Column( "Grade No", Character, "Nominal" ),
  New Column( "weight", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ) ),
  New Column( "age", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ) ),
  New Column( "sex", Character, "Nominal" ),
  New Column( "height", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ) ),
  New Column( "median split on weight",
   Numeric,
   "Continuous",
   Format( "Best", 12 )
  ),
  New Column( "sex indicator", Numeric, "Continuous", Format( "Best", 12 ) ),
  New Column( "Grade", Character, "Nominal" )
 ),
 Import Settings(
  End Of Line( CRLF, CR, LF ),
  End Of Field( Comma, CSV( 0 ) ),
  Strip Quotes( 1 ),
  Use Apostrophe as Quotation Mark( 0 ),
  Use Regional Settings( 0 ),
  Scan Whole File( 1 ),
  Treat empty columns as numeric( 0 ),
  CompressNumericColumns( 0 ),
  CompressCharacterColumns( 0 ),
  CompressAllowListCheck( 0 ),
  Labels( 1 ),
  Column Names Start( 1 ),
  Data Starts( 2 ),
  Lines To Read( "All" ),
  Year Rule( "20xx" )
 )
)

6. 复制该脚本并将其粘贴到新的脚本窗口中。

7. 接下来，参数化文件名引用并使用该代码轻松打开类似格式的文件。 或者，您可以使用 JMP 16增强日志选取用于导入操作的代码并从那里修改它。

回复：导入文本文件

使用文本导入向导成功导入的源脚本将为您提供所需的内容。 您可以将一个字符添加到分隔符列表中，如下所示：

Open(
    "C:\...23a569_1.json",
    Import Settings(
        End Of Line( CRLF, CR, LF ),
        End Of Field( Comma, Other( "[" ), CSV( 0 ) ),
        Strip Quotes( 1 ),
        Use Apostrophe as Quotation Mark( 0 ),
        Use Regional Settings( 0 ),
        Scan Whole File( 1 ),
        Treat empty columns as numeric( 0 ),
        CompressNumericColumns( 0 ),
        CompressCharacterColumns( 0 ),
        CompressAllowListCheck( 0 ),
        Labels( 0 ),
        Column Names Start( 1 ),
        Data Starts( 1 ),
        Lines To Read( "All" ),
        Year Rule( "20xx" )
    )
)

一般来说，这不适用于 json 文件，但它可能适用于您的文件，因为数据中的行位于单行 json 文本中。