データテーブルを横方向に連結する

Join（横方向の連結）は、データテーブルを左右に連結します。

dt << Join( //主テーブルへメッセージを送る

	With(dataTable), // 結合するデータテーブル

	Select With(columns), // 出力テーブルに追加する、

							//結合するテーブルの列を選択する

	Select With(columns), // 出力テーブルに追加する副テーブル

									// の列を選択する

	// 結合の方法。ほかにも次のものがある。

	Cartesian join、By Row Number、By matching columns(col1=col2, ...)

	Merge Same Name Columns, // 同名の列をマージ

	Copy Formula(0), // デフォルトはオン。0でオフになる

	Suppress Formula Evaluation(0), // デフォルトはオン。0でオフになる

	Match Flag(1), //対応する列の値で結合する場合に、結合後のデータテーブルに「対応フラグ」列を追加する。

	Update, //主テーブルのデータを結合するテーブルのデータで更新する

	// 各テーブルのオプション:

	Drop Multiples(Boolean, Boolean), //重複する行を削除

	Include Non Matches(Boolean, Boolean), // 一致しない行も含める

	Preserve Main Table Order(), //主テーブルの順序を保持する

	Output Table Name("name")); // 出力テーブル

結合を試すために、まず「Big Class.jmp」を2つに分割しましょう。

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Big Class.jmp" );

part1 = dt << Subset(

	Columns( :名前, :年齢, :Name("身長(インチ)") ),

	Output Table Name( "Big Class 1" )

);

part2 = dt << Subset(

	Columns( :名前, :性別, :Name("体重(ポンド)") ),

	Output Table Name( "Big Class 2" )

);

sortedPart2 = part2 << Sort( By( :名前 ), Output Table Name( "並べ替えたBig Class" ) );

part1 << Join(

	With( sortedPart2 ),

	By Matching Columns( :名前 == :名前 ),

	Preserve Main Table Order();

	Output Table Name( "結合" );

);

結果テーブルには、各部分から1つずつ抽出された2つの「名前」変数のコピーがあり、これらを調べるとJoin（結合）の動作を理解できます。Robertの行が4つあることに注意してください。これは、各データテーブルにRobertの行が2つあり（元のテーブルにRobertの行が2つあった）、Join（結合）によってすべての可能な組み合わせが作成されたからです。

ヒント: 結合されたテーブルで元のデータテーブルと同じ順序を維持する（対応のある列で並べ替えるのではなく）には、Preserve Main Table Order()を含めます。このオプションにより、結合プロセスがスピードアップします。