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Parsen von Phrasen, die durch ;

Ich habe also einen Link zu den bereits in Rechnung gestellten 1/6 Fällen gesehen. Ich wurde neugierig und Datei>Internet öffnen>:

Local( {dt},
 dt = Open(
  "https://www.justice.gov/usao-dc/capitol-breach-cases",
  HTML Table( 1, Column Names( 1 ), Data Starts( 2 ) )
 );
 dt << Set Name( "capitol-breach-cases" );
 dt;
)

Zum Glück werden die Gebühren pro Fall durch Semikolons (;) getrennt. Ich habe die Formel verwendet: Words(:"Gebühr(en)"n, ";"). Dadurch wurde eine Spalte mit Listen wie dieser in jeder Zeile erstellt:

{"Betreten und Verbleiben in einem Gebäude mit eingeschränkter Nutzung", "Ungeordnetes und störendes Verhalten in einem Gebäude mit eingeschränkter Nutzung", "Gewalttätiges Betreten und unordentliches Verhalten in einem Gebäude des Kapitols", "Aufmarschieren, Demonstrieren oder Streikposten in einem Gebäude des Kapitols"}

Nun, da ich das habe, wie kann ich die Anzahl für jede Ladungsphrase bestimmen? Wäre ein tolles Balkendiagramm...
Oder kann ich dies mit Text Explorer tun und Regex irgendwie anpassen?
Andere?

AnalytikRe: Parsen von Phrasen, die durch ;

Höchstwahrscheinlich gibt es viele Möglichkeiten, dies zu erreichen, aber Sie könnten eine Spalte mit mehreren Antworten für die Spalte Charge(n) erstellen -> eine Verteilung davon erstellen (oder eine andere Plattform verwenden, die mehrere Spalten richtig unterstützt) -> eine Datentabelle der Häufigkeiten erstellen Tabelle -> Diagrammerstellung daraus erstellen:

 

Re: Parsen von Phrasen, die durch ;

Jarmo:
Danke! Ich kannte den Datentyp Multiple Response nicht. Coole Sache: Recode funktioniert mit einer Spalte mit mehreren Antworten und behandelt jede Antwort als einen Wert. Es gibt also 490 Werte, die neu codiert werden müssen. Ich werde noch eine Weile beschäftigt sein...

Re: Parsen von Phrasen, die durch ;

Hat viel Umkodierung gebraucht, aber hier ist die Zusammenfassung. Ich bin mit diesem Datensatz noch nicht fertig. Ich möchte Regex() lernen, damit ich die Verhaftungsdaten extrahieren kann, um zu ermitteln, wie schnell das DoJ gearbeitet hat.