Re: Text To Columns: 누락된 데이터를 올바르게 처리합니다.그 동안 내가 사용한 텍스트를 열로 현재 설정으로 많이:
여러 구분 기호를 입력합니다. Jmp는 각각의 텍스트를 분할합니다. 다수의 (!) 문자
시원한! 이 분할 방법은 확실히 기본 옵션으로 유지되어야 합니다 
현재 아픈 것:
고급 로그는 다음 작업을 기록하지 않습니다. 텍스트를 열로 !
따라서 사용자가 만든 추가 기능에만 다음과 같은 문제가 있는 것은 아닙니다.
워크플로 빌더 + 추가 기능
--> 이 문제가 Jmp의 다음 릴리스에서 수정될 수 있다면 좋을 것입니다.
NB: 원래 소원에 관하여:
재코딩 텍스트를 분할하는 옵션이 있습니다 - 모든 단일 문자를 구분 기호로 취급합니다
--> 해결 방법으로 사용할 수 있습니다.
☐ 멋진 새 기능
☐ 많은 사용자에게 도움이 될 수 있습니다!
✓ "버그"를 제거합니다.
☐ 가지고 있어서 좋아요
☐ 아무도 필요하지 않아
텍스트를 열로 사용자 정의 구분 기호를 사용하여 단일 열의 데이터를 여러 열로 분할하는 멋진 도구입니다.
도구에는 깔끔한 특징 - (대부분의 경우) 버그처럼 작동합니다.
연속된 구분 문자가 있는 경우 자동으로 단일 문자(!)로 처리됩니다.
확실히 이것은 의미가 있습니다 공백 .
하지만 데이터가 데이터 테이블에서 가져온다고 가정해 보겠습니다. 그런 다음 두 개의 연속 구분 문자는 다음과 같은 항목이 있음을 나타냅니다. 없어진 그 사이의 가치.
그리고 Text to Column은 이를 단일 문자로 해석하므로 여기에 설명된 것처럼 항목이 이동됩니다.
https://community.jmp.com/t5/Discussions/Cols-utilities-how-to-let-lt-text-to-columns-gt-take-care-of/td-p/254339
내 소원: "여러 구분 기호를 단일 구분 기호로 사용" 기능을 활성화/비활성화하려면 확인란을 추가하세요.
역사적인 이유로 인해 기본적으로 이 기능을 활성화할 수 있습니다.
다음과 같은 해결 방법이 있다는 것이 분명합니다.
- 자신만의 텍스트를 열 도구에 작성하세요.
- 인접한 구분 문자 사이에 추가 문자를 추가합니다.
- 데이터 세트를 내보내고 txt 가져오기를 사용합니다(다행히 이 버그/기능이 없습니다).
- Excel 사용(체크박스가 있음)
자동화 및 스크립팅기본 데이터 분석 및 모델링콘텐츠 구성데이터 혼합 및 정리데이터 탐색 및 시각화대량 맞춤화결과 공유 및 전달Re: 텍스트를 열로: 누락된 데이터를 올바르게 처리합니다.어떻게 찬성하나요?나는 같은 문제를 가지고있다.연속 구분 기호를 단일 구분 기호로 처리하지 않는 옵션이 필요합니다.
Re: 텍스트를 열로: 누락된 데이터를 올바르게 처리합니다.나도 같은 문제가 발생했습니다. Excel에서는 이를 올바르게 처리하지만 JMP에서는 아직 파악하지 못했습니다.
사과;빨간색;달콤함;과일
오렌지;;과일
바나나;노란색;과일
아보카도;녹색;;
나는 데이터가 다음과 같기를 원합니다.
사과 붉은 달콤한 과일
오렌지 과일
바나나 노란 과일
아보카도 그린
하지만 그들은 결국
사과 붉은 달콤한 과일
오렌지 과일
바나나 노란 과일
아보카도 그린
Re: 텍스트를 열로: 누락된 데이터를 올바르게 처리합니다.질문은 "정확하게"란 무엇입니까
Jmp를 사용하고 얼마 후에 나는 현재 기능이 정말 마음에 든다는 것을 알게 되었습니다. 정말 유용해요 - 너무 자주요.
예를 들어 https://community.jmp.com/t5/Discussions/Extract-all-desired-elements-from-a-string-to-enable-multiple/mp/686698
실제로 가져오기 문제를 수정하기 위해 Excel의 텍스트-열 기능을 사용했습니다(잘못된 구분 기호를 선택한 경우).(*)
해결 방법: 올바른 구분 기호를 사용하세요
(*) 외에 추가 적용이 있으면 주제가 더욱 긴급해집니다. 어느 것?
Re: 텍스트를 열로: 누락된 데이터를 올바르게 처리합니다.기능을 최적화하기로 결정한 경우,
또한 두 모드 사이를 전환하려면 확인란을 추가하십시오.
1) 그냥 계산해 보세요 (지금처럼)
2) 수식 열 -> 새로운 데이터가 추가되면 좋은 기능입니다!
