如何在Ncode中处理数据 一
很多小伙伴可能一听到Ncode就认为它只是个做疲劳计算的软件，但它其实也是个很强大的数据处理工具。仿真疲劳计算的数据来源于实际采集，有时候并不需要对数据有更多地操作，测试团队或部门往往会把计算需要的数据处理好再给到仿真工程师，但很多情况下并没有想象的那么美，数据处理还需要经过我们筛选，提炼，转化等等一系列操作。
本次就关于数据的拆分与合并进行分享。如下图为两个.csv格式的数据，都只有一列有效数据。
STEP1 数据转化
在Ncode中不能直接查看.csv格式的数据，所以需要预先把文件转化为Ncode可视化、更方便使用的.s3t格式。
，选择要转化的文件，然后点击next。 
在下一个操作中我们可以在最下方视图窗预览数据的大致内容，此时有三列数据，而我们的有效数据只有一列，表明数据文件中存在一定格式问题，此时我们可以在columns to中选择，exclude即除去哪几列保留其他列数据，include即保留哪几列。再点击next。
最后一个操作界面中，如果有需要的话可以选择采样频率，单位等选项即可进行转化格式translate。
STEP2 数剧查看及提取
将转化好的文件拖拽到工作窗口中，点击display即可查看数据情况。前面我们提到内容只有一列有效数据，但前面的转化操作第二步没有将其处理掉，因此数据有四组。
现在我们需要提取有效数据，即拆分数据，在Function中找到testsplitter。
在testsplitter里选择要提取的数据，可以多选。
数据拆分/提取的完整流程如下。
在上方的蓝色接口为选中的数据，下方为其他未被选中的数据。
STEP3 数据合并
上面我们只处理了一个数据，还需要处理另外一个数据，同样的拆分操作。我们在Function中找到testcombination。
在testcombination功能里选择数据对应的类型，再选择数据添加Append，根据需要填写合并数据组的个数，窗口工具会自动增加接口数量。
最终将上面两组有效数据合并到一个表里，如下图所示。
PS：拆分、合并数据功能中还有一些方法没有介绍，大家可以在闲暇时候操作一下，增加记忆和使用熟练度。拆分数据时一定要注意接口数据流的输出选择。
