私はSpotfireで長時間のコードを実行することを避け、OVER機能の使用を避けたいと考えています。私はカテゴリごとの合計金額の平均を計算しようとしています（この場合、カテゴリはAMEX、Visaなどです）。Spotfireでtapplyを使用しようとしています
私はSpotfireでRスクリプトを実行しましたが、エラーは発生しませんでした。それは次のようになります。
output <- tapply(input1, input2, input3)
これは、（例えば、「平均」または「SD」のように）適用される所望の機能の名前を持つ文字列ですので、私はINPUT3除く列であることを出力し、すべての入力を指定しました。
しかし、私は次のエラーを取得ので
"TERR_Real("output <- tapply(input1,input2,input3", [TenderTotal], [TenderName], "mean")"
などのカテゴリごとの手段を生成するために、スポットファイアで計算された列を挿入しようとすると：
"TIBCO Enterprise Runtime for R returned an error: 'Error in parse(text = script) : parse error in text argument: unexpected end of input before closing ')''. at Spotfire.Dxp.Data.DataFunctions.Executors.LocalFunctionClient.OnExecuting(FunctionClient funcClient) at Spotfire.Dxp.Data.DataFunctions.Executors.AbstractFunctionClient.d__0.MoveNext() at Spotfire.Dxp.Data.DataFunctions.Executors.SPlusFunctionExecutor.d__0.MoveNext() at Spotfire.Dxp.Data.Methods.TerrMethod
1.CalculateColumnCore(ColumnBuilder1 columnBuilder, Int32 rowCount, IList`1 arguments)
なぜ簡単な計算のためにメモリを浪費する言語をサポートするために追加のランタイム環境が必要な場合は、ネイティブSpotfire関数を避けるのはなぜですか？毎日1マイル走行するだけのレースカーを建てているようです。過度の種類。 – scsimon
それは大きなポイントです。私はSpotfireで作業を始めたばかりですが、Spotfireと並行してRを使用する方に自動的に傾く傾向があります。 –
Rは確かに強力ですが、内部機能の一部を学ぶと分析がより迅速かつ簡単に行われます。私はいくつかの理由でRを使いましたが、ここでは何の助けにもなりませんでしたが、これを内部論理に変換する助けが必要な場合はお知らせください。 – scsimon