Re: 列の変換: 除外された行のバグ回避策として、データ フィルターに要求することができます。フィルタされた行それに応じて数式列を調整します。
それは機能しますが、GraphBuilder や JmpDataFilter を使用するときに慣れている快適さでは明らかにありません。
大きな欠点:
Jmp では、ユーザーはいつでも自由にローカル データ フィルターを追加できます。
表示される値が更新されることを保証するためにフィルター状態ハンドラーを追加するのは誰ですか?
数式列とデータ フィルターの組み合わせ - これはニッチなアプリケーションとは思えません。
したがって、この回避策の他に、GraphBuilder で利用できる簡単な解決策があると思いますが、今のところそれを見つけることができませんでした。
同様のアプリケーションを使用していて、1 クリック Jmp 快適ソリューションをすでに見つけた人はいるでしょうか?
Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
myRows=1::N Rows(dt);
New Column( "Rank_correct",Formula( Col Rank( :height, Excluded(), Contains( myRows, Row() ) > 0 ) ));
gb = dt << Graph Builder(
Variables(
X(
:name,
Order By( :Rank_correct, Ascending, Order Statistic( "Mean" ) )
),
Y( :Rank_correct )
),Elements( Points( X, Y ) ));
updateNow = Function({x},
myRows= (Current Report()["Local Data Filter"] << get scriptable object) << Get Filtered Rows;
if(or(isempty(myRows),NItems(myRows)==0),myRows=1::N Rows(dt));
:Rank_correct<<EVAL formula=""></EVAL>
Re: 列の変換: 除外された行のバグ私は、グラフ ビルダー (および概要 !!! などの他のレポート) の変換列の機能を強化したいという要望を投稿しました。
列の変換 - 要約統計と同じくらい快適ですか?
新しい機能により、Transfrom Columns は Summary Statistics と同じくらい快適になり、機能はそれをはるかに超えたものになります 
列の変換: 除外された行に関するバグ以下の例では、データ フィルターを使用してデータを制限し、GraphBuilder スクリプト内のローカル データ フィルターを使用してデータをさらに制限します。
3 つの異なるランクがプロットされます。
- 最初のランク (青い点) には Excluded() 引数がないため、(グローバル) データ フィルターによって除外されたものも含め、すべてのデータ ポイントがカウントされます。 これが、最初にプロットされたエントリがすでに高い値で始まっている理由です。
- 2 番目のランクの式 (赤) には Excluded() 引数があるため、一部の行はカウントされず、ランク値が低くなります。 しかし、それでも 1 から始まるわけではありません。 数式はデータ テーブルに格納されており、データ テーブルによって除外される行については認識していないため、これは想定内のことです。ローカルデータフィルタープロットの。
- 3 番目のランク式は 2 番目の式と同じですが、レポートで生成される変換列で使用されます。 残念ながら、この数式では、ローカル データ フィルターによって除外された行も無視されます。
示されていない:
ユーザーが期待するランク: 1 から N までの値。
Names Default to Here(1);
dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );
dt << Data Filter( Add Filter( columns( :height ), Where( :height >= 63 ) ) );
dt << Graph Builder(
Transform Column( "Rank[height] 3", Formula( Col Rank( :height, Excluded() ) ) ),
Variables(
X(
:name,
Order By( :"Rank[height]"n, Ascending, Order Statistic( "Mean" ) )
),
Y( :"Rank[height]"n ),
Y( :"Rank[height] 2"n, Position( 1 ) ),
Y( :"Rank[height] 3"n, Position( 1 ) )
),
Elements( Points( X, Y( 1 ), Y( 2 ), Y( 3 ), Legend( 14 ) ) ),
Local Data Filter( Add Filter( columns( :height ), Where( :height >= 65.815 ) ) ),
)
データのブレンディングとクリーンアップデータの探索と視覚化
