Cerco suggerimenti di scripting JSL su come importare un file .CSV con più intestazioni incorporate.Ciao,
Sto creando uno script JMP JSL per importare un formato specifico di .CSV e rappresentare graficamente i dati. Il problema che ho è che il .CSV ha delle linee di intestazione intervallate dai dati. Consideralo come più CSV concatenati insieme. La buona notizia è che tutti i nomi delle colonne sono uguali. Qual è la raccomandazione su come importare questo tipo di CSV e rimuovere le intestazioni extra? C'è un modo per rimuovere queste righe durante l'importazione? Le linee possono anche essere rimosse con RowSelection e DeleteRows dopo l'importazione. Il problema con il metodo RowSelection/DeleteRows è che i tipi di dati per tutte le colonne sono impostati su Nominal (tipo di dati String) durante l'importazione. Preferirei non dover quindi nominare specificamente tutte le colonne (> 100) che devono essere numeriche.
Utilizzo la versione 18 di JMP su Windows.
Qual è la prassi migliore per una situazione del genere?
--Jeff
Automazione e scriptingR: Cerco suggerimenti di scripting JSL su come importare un file .CSV con più intestazioni incorporate.Probabilmente qualcuno avrà una soluzione migliore, ma il modo in cui ho affrontato la questione in passato è stato quello di leggere il file .csv come una colonna per riga.
Quindi trova ed elimina tutte le righe di intestazione incorporate.
Salvare la tabella modificata in un file .csv temporaneo
e quindi rileggere il file .csv, specificando la riga 1 come intestazione
R: Cerco suggerimenti di scripting JSL su come importare un file .CSV con più intestazioni incorporate.Di solito hai due opzioni:
- Gestiscilo come testo
- Oppure gestiscilo come tabella JMP
Entrambi avranno la stessa idea: rimuovere le righe extra per creare la tabella finale. Se i tuoi dati hanno una buona qualità e sono caricati correttamente su JMP, proverei prima a gestirli come una tabella e rimuoverei semplicemente le righe extra, quindi correggerei i tipi di dati/modellazione delle colonne (puoi eseguire un controllo per vedere quali dovrebbero essere). Se puoi fornire un piccolo esempio, possiamo fornire esempi appropriati.
Scripters Club 2024: Sessione 2 - Preparazione dei dati in entrata non strutturati per l'analisi potrebbe anche fornire qualche spunto e potrebbe persino trattare casi come questo.
