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設定 JSON Panda Split 的資料列資料類型

我正在使用 JSL 導入 Panda Split 格式的 JSON 檔案。當我這樣做時，所有列都作為字元導入，而實際上它們應該是字元和數字的組合。我可以編寫一個 JSL 腳本將每個列轉換為數字，但這也會轉換字元列（並刪除其資料）。

使用 JSL，我可以檢測資料類型應該是字元還是數字並進行相應的轉換嗎？或者有沒有辦法在導入步驟中執行此操作？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" );
	);
);

資料存取視窗回覆：設定 JSON Panda Split 的資料列資料型

我沒有合適的範例來測試這一點（JMP 只是因為我很快得到的 JSON 範例而崩潰），所以我無法測試是否有辦法在 JSON 精靈中執行此操作。

您可以先檢查列中的值，然後相應地轉換它們，從而僅轉換數值。

執行轉換的一種方法是先檢查列的某些值，如果正常則進行轉換。您可以檢查的選項很少

• 只需檢查第一個值
• 檢查第一個和最後一個值
• 檢查所有值
• 檢查值的隨機子集

現在我會使用 Num(< 更改列的資料類型。我認為您也可以使用 InFormat() 來檢查“最佳”匹配（可能比 Num() 更好）。

回覆：設定 JSON Panda Split 的資料列資料型

是的，這有效。謝謝賈莫。

回覆：設定 JSON Panda Split 的資料列資料型

下面是一個JSL實作供參考：

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" );
	);
);

回覆：設定 JSON Panda Split 的資料列資料型

一些可能很好做的更改：使用Column() 而不是As Column() 並檢查是否將<< Restrict 添加到您的Num() 呼叫中是您想要做的事情（我已經為我的版本做了這樣的事情）。