Je recherche des suggestions de script JSL sur la façon d'importer un fichier .CSV avec plusieurs en-têtes intégrés.Bonjour,
Je crée un script JSL JMP pour importer un format spécifique de .CSV et représenter graphiquement les données. Le problème que j'ai est que le .CSV a des lignes d'en-tête entrecoupées de données. Considérez-le comme plusieurs CSV concaténés ensemble. La bonne nouvelle est que tous les noms de colonnes sont identiques. Quelle est la recommandation sur la façon d'importer ce type de CSV et de supprimer les en-têtes supplémentaires ? Existe-t-il un moyen de supprimer ces lignes lors de l'importation ? Les lignes peuvent également être supprimées avec un RowSelection et DeleteRows après l'importation. Le problème avec la méthode RowSelection/DeleteRows est que les types de données de toutes les colonnes sont définis sur Nominal (type de données String) lors de l'importation. Je préférerais ne pas avoir à nommer spécifiquement toutes les colonnes (> 100) qui doivent être numériques.
J'utilise JMP version 18 sur Windows.
Quelle est la meilleure pratique pour quelque chose comme ça ?
--Jeff
Automatisation et scriptsRe : Recherche de suggestions de script JSL sur la façon d'importer un fichier .CSV avec plusieurs en-têtes intégrés.Quelqu'un aura probablement une meilleure solution, mais la façon dont j'ai abordé cela dans le passé est que je lis le fichier .csv comme une colonne par ligne.
Recherchez ensuite et supprimez toutes les lignes d’en-tête intégrées.
Enregistrez le tableau modifié dans un fichier .csv temporaire
puis relisez le fichier .csv en spécifiant la ligne 1 comme en-têtes
Re : Recherche de suggestions de script JSL sur la façon d'importer un fichier .CSV avec plusieurs en-têtes intégrés.En général, vous avez deux options :
- Traitez-le comme du texte
- Ou le gérer comme une table JMP
Les deux auront la même idée : supprimer les lignes supplémentaires pour construire le tableau final. Si vos données sont par ailleurs de bonne qualité et qu'elles sont bien chargées dans JMP, j'essaierais d'abord de les gérer comme un tableau et de simplement supprimer les lignes supplémentaires, puis de corriger les types de données/modélisation des colonnes (vous pouvez effectuer une vérification pour voir ce qu'ils devraient être). Si vous pouvez fournir un petit exemple, nous pouvons donner des exemples appropriés.
Scripters Club 2024 : Session 2 - Préparation des données entrantes non structurées pour l'analyse pourrait également donner quelques idées et pourrait même couvrir des cas comme celui-ci.
