Хобрук: Ваш путь к мастерству в программировании

Объединение таблиц данных Spotfire с использованием значений ближайшего соседа

Я пытаюсь объединить две таблицы данных (таблицы A и B) в Spotfire 7.10, используя столбцы вставки, чтобы получить результирующую таблицу C. Моя проблема в том, что я не могу получить нужное соединение на глубине, потому что глубина в таблицах A и B не является точным совпадением . Что мне нужно, так это сопоставить таблицу B с таблицей A на основе сопоставления с использованием глубины до ближайшего значения, то есть глубина 10,5 (таблица B) соответствует глубине 10 (таблица A). Возможно ли это в Spotfire или с помощью сценария TERR R?

Таблица А

Depth   data
10       2
20       4
30       3
40       5
50       7

Таблица Б

Depth   data 2
10.5     100
30.5     112
50.5     125

Таблица C

Depth   data    data 2
10      2       100
20      4
30      3       112
40      5
50      7       125

большое спасибо за любую помощь

merge spotfire
28.06.2018

  • Почему вы не ожидаете, что Depth = 20 в таблице A будет соответствовать глубине = 10,5 в таблице B? На самом деле это ближайшее значение. 28.06.2018

Ответы:


1

Это зависит от диапазона значений, которые вы можете иметь в обеих таблицах для глубины, но вы можете обнаружить, что достаточно просто округлить результат до ближайших 10 в таблице B. Тогда вы можете присоединиться на основе этого.

Round([Depth]/10,0)*10
28.06.2018
  • Привет, Джейсон, спасибо за помощь, в этом случае я заставил это работать по мере необходимости. Иногда, хотя диапазон значений глубины в таблице A может быть очень близким и содержать неокругленные числа, тогда это может вызвать затруднения. Думаю, мне придется обойти каждый стол, а затем присоединиться. 28.06.2018
    • Новые материалы
    Что такое гибкие методологии разработки программного обеспечения
    Что представляют собой гибкие методологии разработки программного обеспечения в 2023 году Agile-методологии разработки программного обеспечения заключаются в следующем: И. Введение A...
    Ториго  — революция в игре Го
    Наш следующий вызов против ИИ и для ИИ. Сможет ли он победить людей в обновленной игре Го? Обратите внимание, что в следующей статье AI означает искусственный интеллект, а Goban  —..
    Простое развертывание моделей с помощью Mlflow — Упаковка классификатора обзоров продуктов NLP от HuggingFace
    Как сохранить свои модели машинного обучения в формате с открытым исходным кодом с помощью MLFlow, чтобы позже получить возможность легкого развертывания. Сегодня модели упаковки имеют несколько..
    Математика и интуиция - Часть 1
    У каждой математической формулы есть доказательство. Часто эти доказательства слишком сложно понять, поскольку многие из них основаны на индукции, некоторые - на очень сложных наблюдениях, а..
    Раскрытие возможностей НЛП: часть речевой маркировки и ее проблемы
    В сфере обработки естественного языка (NLP) маркировка частей речи (POS) выступает в качестве фундаментального метода, позволяющего компьютерам понимать и анализировать человеческий язык на..
    Под поверхностью: раскрытие деталей системы с помощью инструментов Linux CLI
    Чем больше вы изучаете Linux и продвигаетесь вперед, тем больше вам нужно проверять информацию о вашей системе. Эта информация может касаться аппаратного обеспечения, такого как процессор,..
    Как реализовать линейную регрессию в JavaScript
    Узнайте, как реализовать линейную регрессию в JavaScript с помощью ML.js Линейная регрессия — это метод машинного обучения, используемый для моделирования связи между зависимой переменной и..