Salut,
J'ai des difficultés à convertir une feuille de données Excel où les données sont réparties comme ça. J'ai également joint la feuille de calcul.
des pensées à ce sujet? Comment puis-je convertir rapidement une date similaire d'une feuille Excel en un ensemble de données JMP?
Merci
En utilisant la nouvelle version 16 de JMP, j'ai simplement parcouru les étapes interactives pour modifier les données, puis j'ai coupé et collé le JSL du journal dans mon script.J'ai ensuite appliqué certaines de mes propres préférences au code, mais cela n'aurait pas été nécessaire.
Remarque: j'ai également supprimé les graphiques et les colonnes de résultat final de la feuille de données Excel, Data Wrangler, avant de l'ouvrir dans JMP
names default to here(1);
dt = Open(
"<PATH to="">/Data wrangling .xlsx",
Worksheets( "Sheet1" ),
Use for all sheets( 1 ),
Concatenate Worksheets( 0 ),
Create Concatenation Column( 0 ),
Worksheet Settings(
1,
Has Column Headers( 1 ),
Number of Rows in Headers( 1 ),
Headers Start on Row( 1 ),
Data Starts on Row( 2 ),
Data Starts on Column( 1 ),
Data Ends on Row( 0 ),
Data Ends on Column( 0 ),
Replicated Spanned Rows( 1 ),
Replicated Spanned Headers( 0 ),
Suppress Hidden Rows( 1 ),
Suppress Hidden Columns( 1 ),
Suppress Empty Columns( 1 ),
Treat as Hierarchy( 0 ),
Multiple Series Stack( 0 ),
Import Cell Colors( 0 ),
Limit Column Detect( 0 ),
Column Separator String( "-" )
)
);
// Delete selected rows
dt << Select Where(
:Column 1 == "" & Is Missing( :Column 2 ) & Is Missing( :Column 3 ) & :Column 4
== "" & Is Missing( :Column 5 ) & Is Missing( :Column 6 ) &
Is Missing( :Column 7 )
) << Delete Rows;
// New column: Column 8
dt << New Column( "Group",
character,
formula(If( Is Missing( :Column 1 ) & Is Missing( :Column 2 ) & Is Missing( :Column 3 ),
:Column 4
))
);
// Delete column formula: Group
dt:Group << Delete Formula;
For(i=1,i<=nrows(dt),i++,
if(:group[i]=="",:group[i]=:group[i-1])
);
// Delete selected rows
dt << Select Where(
:Column 1 == "" & Is Missing( :Column 2 ) & Is Missing( :Column 3 ) &
Is Missing( :Column 5 ) & Is Missing( :Column 6 ) & Is Missing( :Column 7 )
) << Delete Rows;
// Change column info: Column 4
dt:Column 4 << Data Type( Numeric ) <<
Set Modeling Type( "Continuous" ) << Set Field Width( 12 );
// Transpose data table
// → Data Table( "Transpose of Sheet1" )
dtTrans = dt << Transpose(
columns( :Column 2, :Column 3, :Column 4, :Column 5, :Column 6, :Column 7 ),
By( :Column 1, :Group ),
Output Table( "Transpose of Sheet1" )
);
// Change column name: Column 1 → T(Type)
dtTrans:Column 1 << Set Name( "T(Type)" );
// Delete column: Label
dtTrans << Delete Columns( :Label );
// Change column name: Row 1 → Response
dtTrans:Row 1 << Set Name( "Response" );
// New column: Column 4
dtTrans << New Column( "SI. No.",
Numeric,
"Continuous",
Formula( Row() ),
Format( "Best", 12 )
);
// Delete column formula: SI. No.
Data Table( "Transpose of Sheet1" ):SI. No. << Delete Formula;
// Move selected columns
Data Table( "Transpose of Sheet1" ) <<
Move Selected Columns( {:"T(Type)"n, :Group, :Response}, after( :SI. No. ) );</PATH>Comme aucun script ou processus automatisé n'a été demandé, voici comment vous pouvez le faire manuellement (et le journal enrichi JMP16 pourrait probablement facilement automatiser cela, la partie la plus difficile est probablement d'obtenir les noms de groupe de lignes en colonnes, devrait être assez simple avec la formule 
1. Ouvrez le fichier .xslx en tant que datatable SANS en-têtes
2. Créez une nouvelle colonne nommée Groupe et copiez-collez les noms de groupe en conséquence
3. Sélectionnez l'une des colonnes avec une valeur manquante. Faites un clic droit -> Sélectionnez les cellules correspondantes -> Supprimer les lignes
(3.5: Fixer la colonne 4 à numérique continu)
4. Dans le menu des tableaux, choisissez Pile
5. Modifier les valeurs dans la colonne T (type) avec Recode, supprimer / masquer les colonnes supplémentaires
6. Ajoutez des propriétés de colonne Ordre des valeurs si nécessaire et triez par colonnes
