안녕하세요,
간단히 말해서 JMP 형식 WIDE에서 LONG으로 가져와야합니다.
BIG CLASS를 사용하여 기본 아이디어를 간략하게 설명하겠습니다.
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/big class.jmp" );
기본 목표 : 구조 전에
NAME AGE SEX HEIGHT WEIGHT
KATIE 12 F 59 95
LOUISE 12 F 61 123
JANE 12 F 55 74
JACLYN 12 F 66 145
AFTER 구조 (NAME과 SEX를 ID로 보자)
...NAME SEX SOURCE_COL VALUE
KATIE F AGE 12
LOUISE F AGE 12
JANE F AGE 12
JACLYN F AGE 12
KATIE F HEIGHT 59
LOUISE F HEIGHT 61
JANE F HEIGHT 55
JACLYN F HEIGHT 66
KATIE F WEIGHT 95
LOUISE F WEIGHT 123
JANE F WEIGHT 74
JACLYN F WEIGHT 145
이제 "트위스트"부분이 온다. 불행히도 인생은 복잡합니다.
또한 데이터 상황이 조금 더 복잡합니다. 원래의 BIG CLASS 컨텐츠에 가상 행이 추가되었습니다.
구조 데이터 세트
NAME AGE SEX HEIGHT WEIGHT
KATIE 12 F 59 95
KATIE 12 F 61 105 <-
LOUISE 12 F 61 123
JANE 12 F 55 74
JANE 12 F 65 84 <-
JACLYN 12 F 66 145
중간 처리 (행 집계)
NAME AGE SEX HEIGHT WEIGHT NO_ROWS
KATIE 12 F 60 100 2
LOUISE 12 F 61 123 1
JANE 12 F 60 79 2
JACLYN 12 F 66 145 1
AFTER 구조 데이터 세트 (NAME과 SEX를 ID로 보자)
NAME SEX SOURCE_COL VALUE
KATIE F AGE 12 1
LOUISE F AGE 12 1
JANE F AGE 12 1
JACLYN F AGE 12 1
KATIE F HEIGHT 60 <- 2
LOUISE F HEIGHT 61 1
JANE F HEIGHT 60 <- 2
JACLYN F HEIGHT 66 1
KATIE F WEIGHT 95 1
LOUISE F WEIGHT 123 1
JANE F WEIGHT 79 <- 2
JACLYN F WEIGHT 145 1
BIG CLASS를 기반으로 JSL 코드를 작성했습니다. 첫 번째 행은 작동하지만 이후 행에 대해서는 귀하의 지원에 감사드립니다.
귀하의 편의를 위해 관련 논리 단계를 제공했습니다. (1) ~ (5)를 참조하십시오.
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// Create example data tables to be used in the merging
names default to here( 1 );
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/big class.jmp" );
ColmName = dt << get column names(character, numeric);
show(ColmName) ;
For( i = 4, i <= N Cols( dt ), i++,
current data table(dt);
dt2 = dt << subset( selected rows( 0 ), columns( :NAME, :SEX, Column( i ) ) ));
dt2 << New Column( "SOURCE_VOL", character, set each value(Column( i )) ) ;
Column( dt2, 3) << set name( "Value" );
wait(0);
// (1) Get all of the character columns for concatenating
ColmName = dt << get column names(character, numeric);
show(ColmName) ;
// (2) Splitting in subsets per column, e.g. one for AGE, then HEIGHT, then WEIGHT //
BIG_CLASS_(ColmName[1]) = BIG_CLASS << Subset(all rows, columns(:NAME, AGE (:Name(:ColmName[1])) ), Output Table Name("BIG_CLASS_(ColmName[1])") ) ;
// (3) Adding level info to every subset //
BIG_CLASS_(ColmName[1]) << new column("SOURCE_VOL", Character, Nominal, set each value("ColmName[1]");
imo_pick_1 = :"ColmName[1]" << set name ("Value") ;
// (4) Aggregate per subset //
BIG_CLASS_sub_(ColmName[1]) = BIG_CLASS_(ColmName[1]) <<
Summary( Group(:NAME, :SEX),
sum( :AGE ),
Link to original data table( 0 ),
Freq( "None" ),
Weight( "None" )
);
// (5) Concatenate allsubsets to build LONG data structure //
BIG_CLASS_demo =Data Table(BIG_CLASS_sub_(ColmName[1])) <<
Concatenate(
Data Table( "BIG_CLASS_sub_(ColmName[2])" ),
Data Table( "BIG_CLASS_sub_(ColmName[3])" ),
Create source column) ;
내 실제 WIDE 테이블에는 약 100.000s의 데이터 라인과 약. 열 100 개 모든 JMP는 LONG 형식에 도달 할 때까지 +1 천만 개의 데이터 행을 처리 할 것으로 예상 할 수 있습니다.
나는 모든 조언을 환영합니다.
대단히 감사합니다!
초보자
