nav[aria-label="Primary Navigation"] { padding: 0; & ul { list-style: none; width: 100%; display: flex; flex-direction: row; justify-content: start; align-items: start; gap: 30px; padding: 0; & li { margin: 0; } & ul li { list-style: none; } } }

613593_ko-KR

liliconcom

Re: << Set Each Value를 사용하여 열의 값을 바꿀 때 데이터 테이블의 첫 번째 행에서 통계 함수(예: Col Mean)에 버그가 발생할 수 있습니다.

이것은 JMP 기술 지원으로 이동해야 합니다.

Re: 통계 함수(예: Col Mean)는 << 각 값 설정을 사용하여 열의 값을 바꿀 때 데이터 테이블의 첫 번째 행에 버그가 발생할 수 있습니다.

값 출력에 몇 가지 추가 서식을 추가한 후 Col ... 집계는 이미 여기에서 알려진 매우 느린 모드로 전환됩니다.
Col-Maximum-Formula를-with-a-quot-where-quot/mp/578576/highlight/true#M78599로-사용-하는-방법

newCol=New Column("new");
newCol << Set Each Value(Col Mean(write("-value, row # ",row(),"\!n");:Vals, write("groupby row # ",row()," ",newCol[row()],"\!n");:A));

각 행에 대해 다음과 같은 것 같습니다.

- 모든 행이 평가됩니다: 먼저 값이 평가 되고 그 다음에 GroupBy 인수가 평가됩니다.

- 그런 다음 특정 행의 GroupBy 인수가 다시 평가됩니다.

그런 다음 일치하는 값을 수집하여 집계합니다.

그 다음 행부터 시작합니다:

- 모든 행이 다시 평가됩니다. 먼저 값 이 평가되고 그 다음에 GroupBy 인수가 평가됩니다.

- 그런 다음 다음 행의 GroupBy 인수가 다시 평가됩니다.

등등...

이는 실행이 행 길이에 따라 2차적으로 확장되는 이유를 설명합니다. [ How-do-I-use-the-Col-Maximum-Formula와 비교하십시오. ]

웃긴 점: 추가 평가는 달과 다릅니다. 시청하지 않으면 없습니다.
아마도 Jmp의 누군가가 더 자세한 견해를 제공해 줄 수 있을 것입니다...

느린 버전의 전체 출력:

-value, row # 1
groupby row # 1 .
-value, row # 2
groupby row # 2 .
-value, row # 3
groupby row # 3 .
-value, row # 4
groupby row # 4 .
-value, row # 5
groupby row # 5 .
-value, row # 6
groupby row # 6 .
-value, row # 7
groupby row # 7 .
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 1 .
-value, row # 1
groupby row # 1 2.5
-value, row # 2
groupby row # 2 .
-value, row # 3
groupby row # 3 .
-value, row # 4
groupby row # 4 .
-value, row # 5
groupby row # 5 .
-value, row # 6
groupby row # 6 .
-value, row # 7
groupby row # 7 .
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 2 .
-value, row # 1
groupby row # 1 2.5
-value, row # 2
groupby row # 2 2.5
-value, row # 3
groupby row # 3 .
-value, row # 4
groupby row # 4 .
-value, row # 5
groupby row # 5 .
-value, row # 6
groupby row # 6 .
-value, row # 7
groupby row # 7 .
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 3 .
-value, row # 1
groupby row # 1 2.5
-value, row # 2
groupby row # 2 2.5
-value, row # 3
groupby row # 3 2.5
-value, row # 4
groupby row # 4 .
-value, row # 5
groupby row # 5 .
-value, row # 6
groupby row # 6 .
-value, row # 7
groupby row # 7 .
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 4 .
-value, row # 1
groupby row # 1 2.5
-value, row # 2
groupby row # 2 2.5
-value, row # 3
groupby row # 3 2.5
-value, row # 4
groupby row # 4 2.5
-value, row # 5
groupby row # 5 .
-value, row # 6
groupby row # 6 .
-value, row # 7
groupby row # 7 .
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 5 .
-value, row # 1
groupby row # 1 2.5
-value, row # 2
groupby row # 2 2.5
-value, row # 3
groupby row # 3 2.5
-value, row # 4
groupby row # 4 2.5
-value, row # 5
groupby row # 5 2.5
-value, row # 6
groupby row # 6 .
-value, row # 7
groupby row # 7 .
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 6 .
-value, row # 1
groupby row # 1 2.5
-value, row # 2
groupby row # 2 2.5
-value, row # 3
groupby row # 3 2.5
-value, row # 4
groupby row # 4 2.5
-value, row # 5
groupby row # 5 2.5
-value, row # 6
groupby row # 6 2.5
-value, row # 7
groupby row # 7 .
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 7 .
-value, row # 1
groupby row # 1 2.5
-value, row # 2
groupby row # 2 2.5
-value, row # 3
groupby row # 3 2.5
-value, row # 4
groupby row # 4 2.5
-value, row # 5
groupby row # 5 2.5
-value, row # 6
groupby row # 6 2.5
-value, row # 7
groupby row # 7 2.5
-value, row # 8
groupby row # 8 .
groupby row # 8 .

-value, 행 # 1 그룹별 행 # 1 . -value, 행 # 2 그룹별 행 # 2 . -value, 행 # 3 그룹별 행 # 3 . -value, 행 # 4 그룹별 행 # 4 . -value, 행 # 5 그룹별 행 # 5 . -value, 행 # 6 그룹별 행 # 6 . -value, 행 # 7 그룹별 행 # 7 . -value, 행 # 8 그룹별 행 # 8 . 그룹별 행 # 1 . -value, 행 # 1 그룹별 행 # 1 2.5 -value, 행 # 2 그룹별 행 # 2 . -value, 행 # 3 그룹별 행 # 3 . -value, 행 # 4 그룹별 행 # 4 . -value, 행 # 5 그룹별 행 # 5 . -value, 행 # 6 그룹별 행 # 6 . -value, 행 # 7 그룹별 행 # 7 . -value, 행 # 8 그룹별 행 # 8 . 그룹별 행 # 2 . -value, 행 # 1 그룹별 행 # 1 2.5 -value, 행 # 2 그룹별 행 # 2 2.5 -value, 행 # 3 그룹별 행 # 3 . -value, 행 # 4 그룹별 행 # 4 . -value, 행 # 5 그룹별 행 # 5 . -value, 행 # 6 그룹별 행 # 6 . -value, 행 # 7 그룹별 행 # 7 . -value, 행 # 8 그룹별 행 # 8 . 그룹별 행 # 3 . -value, 행 # 1 그룹별 행 # 1 2.5 -value, 행 # 2 그룹별 행 # 2 2.5 -value, 행 # 3 그룹별 행 # 3 2.5 -value, 행 # 4 그룹별 행 # 4 . -value, 행 # 5 그룹별 행 # 5 . -value, 행 # 6 그룹화 행 # 6 . -value, 행 # 7 그룹화 행 # 7 . -value, 행 # 8 그룹화 행 # 8 . 그룹화 행 # 4 . -value, 행 # 1 그룹화 행 # 1 2.5 -value, 행 # 2 그룹화 행 # 2 2.5 -value, 행 # 3 그룹화 행 # 3 2.5 -value, 행 # 4 그룹화 행 # 4 2.5 -value, 행 # 5 그룹화 행 # 5 . -value, 행 # 6 그룹화 행 # 6 . -value, 행 # 7 그룹화 행 # 7 . -value, 행 # 8 그룹화 행 # 8 . 그룹화 행 # 5 . -value, 행 # 1 그룹화 행 # 1 2.5 -value, 행 # 2 그룹화 행 # 2 2.5 -value, 행 # 3 그룹화 행 # 3 2.5 -value, 행 # 4 그룹화 행 # 4 2.5 -value, 행 # 5 그룹화 행 # 5 2.5 -value, 행 # 6 그룹화 행 # 6 . -value, 행 # 7 그룹화 행 # 7 . -value, 행 # 8 그룹화 행 # 8 . 그룹화 행 # 6 . -value, 행 # 1 그룹별 행 # 1 2.5 -value, 행 # 2 그룹별 행 # 2 2.5 -value, 행 # 3 그룹별 행 # 3 2.5 -value, 행 # 4 그룹별 행 # 4 2.5 -value, 행 # 5 그룹별 행 # 5 2.5 -value, 행 # 6 그룹별 행 # 6 2.5 -value, 행 # 7 그룹별 행 # 7 . -value, 행 # 8 그룹별 행 # 8 . 그룹별 행 # 7 . -value, 행 # 1 그룹화 행 # 1 2.5 -value, 행 # 2 그룹화 행 # 2 2.5 -value, 행 # 3 그룹화 행 # 3 2.5 -value, 행 # 4 그룹화 행 # 4 2.5 -value, 행 # 5 그룹화 행 # 5 2.5 -value, 행 # 6 그룹화 행 # 6 2.5 -value, 행 # 7 그룹화 행 # 7 2.5 -value, 행 # 8 그룹화 행 # 8 . 그룹화 행 # 8 .

Re: << Set Each Value를 사용하여 열의 값을 바꿀 때 데이터 테이블의 첫 번째 행에서 통계 함수(예: Col Mean)에 버그가 발생할 수 있습니다.

같은 열을 계산의 입력과 출력으로 동시에 사용할 때 조금 불안합니다.
극단적인 경우: 만일 콜 ... 집계는 Lag()와 같이 행별로 작동합니다. 출력은 행을 따라 이동하는 애벌레와 같으며 행별로 집계 출력을 변경합니다.

속도에 관해서는 멋지다. 안부 ... 집계가 훨씬 낫습니다.

문제 예방에 관하여: 여분의 임시 행을 추가하는 영리한 아이디어. 또는 임시 열을 사용하여 값을 저장할 수 있습니다. 맞습니까?

에 관하여: 왜?
[느린 버전 입력 후 수정]
흠 ...

GroupBy 인수에 인쇄 기능을 추가하면 진행 상황을 확인할 수 있습니다.

실제로, 값 그리고 그룹화 함수는 두 번 평가됩니다.
먼저 행 1의 GroupBy 인수와 비교할 값을 가져온 다음 결과를 행 1에 쓴 후 다시 가져옵니다.

newCol=New Column("new");
newCol << Set Each Value(Col Mean(Print(row());:Vals,<BR /> write("\!n groupby row # ",row()," ",newCol[row()],"\!n");:A));

숫자만 있는 줄: which 값 기능이 평가되었습니까?
와 라인 그룹별 행 # ... : 어느 그룹화 기능이 평가되었습니까?

1
groupby row # 1 .
2
groupby row # 2 .
3
groupby row # 3 .
4
groupby row # 4 .
5
groupby row # 5 .
6
groupby row # 6 .
7
groupby row # 7 .
8
groupby row # 8 .

groupby row # 1 .
1
groupby row # 1 2.5
2
groupby row # 2 .
3
groupby row # 3 .
4
groupby row # 4 .
5
groupby row # 5 .
6
groupby row # 6 .
7
groupby row # 7 .
8
groupby row # 8 .

groupby row # 2 .

groupby row # 3 .

groupby row # 4 .

groupby row # 5 .

groupby row # 6 .

groupby row # 7 .

groupby row # 8 .

Re: << Set Each Value를 사용하여 열의 값을 바꿀 때 데이터 테이블의 첫 번째 행에서 통계 함수(예: Col Mean)에 버그가 발생할 수 있습니다.

(TS-00036082)이 있으며 JMP 개발팀에 지원을 전달했습니다. 이 게시물의 목적은 이것을 조금 더 눈에 띄게 만드는 것이었습니다.

편집: 이것을 해결책으로 받아들였으므로 작동하는 것으로 보이는 한 가지 가능한 해결 방법을 추가할 것입니다. 첫 번째 행으로 데이터 테이블에 추가 행을 추가하고 << 각 값을 설정하여 값을 업데이트한 다음 추가 빈 행을 제거합니다.

// workaround
dt << Add Row(1, At Start);
Column(dt, "Column 1 1") << Set Each Value(Col Mean(:Column 1 1, :A));
dt << Delete Rows(1);

JMP16.2 및 JMP17.0에 대한 버그가 있었습니다.

통계 함수(예: Col Mean)는 << 각 값 설정을 사용하여 열의 값을 바꿀 때 데이터 테이블의 첫 번째 행에 버그가 발생할 수 있습니다.

내 솔루션을 작동시키려고 하는 동안 , 더 빠른 루프 방법이 있나요? 내 데이터의 첫 번째 행이 올바르게 보이지 않는 문제가 발생했습니다(사실, 문제는 첫 번째 그룹 전체에 있었습니다).

Names Default To Here(1);

dt = New Table("Untitled 5",
	Add Rows(8),
	Compress File When Saved(1),
	New Column("Vals", Numeric, "Continuous", Format("Best", 12), Set Values([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])),
	New Column("Column 1", Numeric, "Continuous", Format("Best", 12), Set Values([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])),
	New Column("Column 1 1", Numeric, "Continuous", Format("Best", 12), Set Values([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])),
	New Column("Column 2", Numeric, "Continuous", Format("Best", 12), Set Values([1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 4])),
	New Column("A", Character, "Nominal", Set Values({"A", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B"})),
	New Column("B", Character, "Nominal", Formula(Col Mean(:Vals, :A)))
	
);

dt << New Column("Column 3", Numeric, Continuous, <<SET each="" value=""></SET>


<P><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper lia-image-align-inline" image-alt="jthi_1-1678901605470.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1678901605470.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1678901605470.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1678901605470.png" style="width: 400px;"><SPAN class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1678901605470.png" style="width: 400px;"><span class="lia-inline-image-display-wrapper" image-alt="jthi_1-1678901605470.png" style="width: 400px;"><img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/51122iF900862836EE33DB/jthi_1-1678901605470.png" role="button" title="jthi_1-1678901605470.png" alt="jthi_1-1678901605470.png" /></span></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></SPAN></P>
<P>제 생각에는 첫 번째 행에 대해 Col Mean을 계산한 다음 나머지 그룹 <STRONG>1</STRONG> 에 대한 평균을 이미 대체된 값을 사용하여 계산하는 것 같습니다. 데이터 테이블의 첫 번째 행에 빈 행을 추가하는 해결 방법이 있습니다. << 각 값 설정 -> 첫 번째 행 제거를 사용합니다.</P>
<P> </P>
<P>저는 이미 이 문제(TS-00036082)에 대한 티켓을 열었고 JMP 지원팀은 개발팀에 버그 보고서를 제출했지만, 저는 그것을 더 눈에 띄게 하고 싶었습니다. 통계적 col 함수를 사용할 때 기존 값을 대체하기 위해 << Set Each Value()를 사용하는 곳이 없는지 확인하기 위해 제 이전 스크립트 중 일부를 확인해야 할 수도 있습니다(보통 열 생성 중에 사용합니다).</P>

<LINGO-LABS id="lingo-labs-613593" slang="en-US" mode="UPDATE"><LINGO-LABEL>품질 및 공정 엔지니어링</LINGO-LABEL></LINGO-LABS>

Re: 통계 함수(예: Col Mean)는 << 각 값 설정을 사용하여 열의 값을 바꿀 때 데이터 테이블의 첫 번째 행에 버그가 발생할 수 있습니다.

@hogi 님이 쓰셨습니다:
값 출력에 몇 가지 추가 서식을 추가한 후 Col ... 집계는 이미 여기에서 알려진 매우 느린 모드로 전환됩니다.
Col-Maximum-Formula를-with-a-quot-where-quot/mp/578576/highlight/true#M78599로-사용-하는-방법

방금 Jmp 17.2 및 이후 버전(<=18.1.1)에서 동작을 확인했습니다. 문제가 사라졌습니다.

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dt << Clear Select << Select Rows( Index( 5, 40 ) ) <<DELETE rows=""></DELETE>

gives:

<img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/71281i524773A5E5A75986/hogi_0-1734384257364.png" width="174" height="408" role="button" title="hogi_0-1734384257364.png" alt="hogi_0-1734384257364.png" />

so, the value and GroupBy values are calculated for every row - then the GroupBy values are calculated again for every row. That's it.

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