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设置 JSON Panda Split 的列数据类型

我正在使用 JSL 导入采用 Panda Split 格式的 JSON 文件。当我这样做时，所有列都以字符形式导入，而实际上它们应该是字符和数字的组合。我可以编写一个 JSL 脚本将每个列转换为数字，但这也会转换字符列（并删除其数据）。

使用 JSL，我可以检测数据类型应该是字符还是数字并进行相应的转换吗？或者有没有办法在导入步骤中执行此操作？我事先不知道特定文件的列。

JMP 18.1.1

dt_cols = dt << Get Column Names();
For Each({col, i}, dt_cols,	
	Try(
		// No warning, just converts everything.
		As Column(dt, col) << Data Type("Numeric");
		As Column(dt, col) << Modeling Type( "Continuous" );
	);
);

数据访问视窗回复：设置 JSON Panda Split 的列数据类型

我没有合适的例子来测试这一点（JMP 刚刚与我快速获得的 JSON 示例崩溃）所以我无法测试是否有办法在 JSON 向导中做到这一点。

您可以通过首先检查列中的值来转换数值，然后进行相应的转换。

执行转换的一种方法是先检查列中的一些值，如果它们没问题，则进行转换。您可以检查以下几个选项

• 只检查第一个值
• 检查第一个值和最后一个值
• 检查所有值
• 检查值的随机子集

现在我会使用 Num(< 更改列的数据类型。我认为您也可以使用 InFormat() 来检查“最佳”匹配（可能比 Num() 更好）。

回复：设置 JSON Panda Split 的列数据类型

是的，这可行。谢谢 Jarmo。

回复：设置 JSON Panda Split 的列数据类型

以下是一个供参考的 JSL 实现：

rows_to_check_for_conversion = 100;

// Get column names.
dt_cols = dt << Get Column Names();

// Change data types.
For Each( {c, i}, dt_cols, 
	
	non_missing_rows = dt << Get Rows Where( !Is Missing( As Column( dt, c ) ) );
	
	row_check = 0;
	convert_to_number = 1;
	While( row_check < rows_to_check_for_conversion & row_check < N Items( non_missing_rows ) & convert_to_number == 1,
		row_check = row_check + 1;
		r = non_missing_rows[row_check];
		val = Num( dt:c[r] );
		If( Is Missing( val ),
			convert_to_number = 0
		);
	);
	
	If( convert_to_number == 1,
		As Column( dt, c ) << Data Type( "Numeric" );
		As Column( dt, c ) << Modeling Type( "Continuous" );
	);
);

回复：设置 JSON Panda Split 的列数据类型

一些可能需要做的改变：使用 Column() 而不是 As Column()，并检查是否要在 Num() 调用中添加 << Restrict（我已经为我的版本做了类似的事情）。