Erreur RGet (): le type de données n'est pas pris en chargeJe reçois ce type de données n'est pas pris en charge en essayant d'extraire un cadre de données R dans JMP à l'aide de RGet (). Comme dans "dt = R Get (df);"
Les types de données des colonnes du cadre de données sont tous des caractères, soit numériques, comme indiqué par R. Je vais commencer à essayer de passer au crible la botte de foin pour voir quelles entrées spécifiques causent apparemment ce problème, en partant du principe qu'il s'agit d'un élément particulier la saisie des données..
Mais je me demande s’il existe des suspects habituels ou si je peux obtenir des conseils sur le code R pour nettoyer le cadre de données afin de rendre JMP toujours heureux (j’ai beaucoup plus d’expérience en JSL que R). Peut-être que ceci est une routine et qu'il existe un code partageable pour le réparer?
Le contexte utilise ROracle pour extraire des données dans le cadre de données. Je peux voir que ce travail dans R uniquement crée un cadre de données apparemment non problématique et que le même code SQL crée une table de données irréprochable dans JMP lorsqu'il est utilisé avec OpenDatabase (). Mon combo JSL / R fonctionne également pour un autre exemple SQL, seuls certains donnent l'erreur. Donc, apparemment, s'il y a dans la table Oracle d'origine un caractère louche que JMP n'aime pas mais que R est OK, alors OpenDatabase () s'en occupe comme RGet () ne le fait pas?
Appréciez les astuces pour résoudre ce problème ...
Re: erreur RGet (): le type de données n'est pas supportéIl semble que ce soit un problème qui doit vraiment être adressé aux gens de JMP. Je suppose qu’une telle différence est une chose sur laquelle ils voudraient travailler. Par conséquent, je vous suggère d’adresser le problème directement à l’équipe de support JMP.
support@jmp.com
Re: erreur RGet (): le type de données n'est pas supportéEn fait, la chose que j'essaie ensuite est de faire en sorte que R enregistre les données dans un fichier csv, puis les ouvre dans JMP. Tant comme solution possible que parce que, peut-être, j'aurai toujours du mal à ouvrir les données dans JMP, mais il sera plus facile de dire exactement où se trouve le problème dans le fichier sans R expert.
Re: erreur RGet (): le type de données n'est pas supportéMerci!
Juste pour clarifier, je ne vais pas à R pour essayer de contourner ce problème. J'essaie d'interroger R par la vitesse, ou du moins d'enquêter sur la lenteur avec une requête ODBC OpenDatabase (). Malgré ce problème de type de données, je constate que les requêtes qui m'intéressent sont 4 à 5 fois plus rapides avec ROracle qu'avec OpenDatabase ().
Il n'y a pas de problème de type de données avec les données interrogées via JMP OpenDatabase (), uniquement lorsque R Get () est utilisé pour extraire le cadre de données provenant de ROracle dbGetQuery (). ?
Cependant, je prévois d’essayer de déterminer quelles colonnes ou cellules créent le problème. Et convenez que ce nouveau problème pourrait signifier que la connexion JMP-R ne serait pas une bonne solution à mon problème de vitesse. Il y a d'autres problèmes en tant que solution réelle, comme les utilisateurs de mes scripts ayant besoin d'obtenir R et d'installer des packages, etc. Mais il est tentant (énervant?) Que ROracle ainsi que Benthic Golden puissent interroger mes données beaucoup plus rapidement ...
Re: erreur RGet (): le type de données n'est pas supporté @ Hardner ,
S'il y a un problème avec les données que vous extrayez et que vous avez plus d'expérience en JSL que R, je penserais qu'il serait plus facile d'identifier la source de l'erreur à l'aide de JMP que d'ajouter R dans le mix. J’ai utilisé R dans JMP 13 alors que JMP n’avait pas une capacité d’appel et de manipulation d’API bien définie, ce qui a été corrigé dans JMP 14.
Examinons maintenant les données que vous extrayez et qui semblent poser problème. Lorsque vous dites que cela ne se produit que lors de certaines requêtes, savez-vous si cela se produit:
1. Lorsque vous essayez d'interroger à partir d'une table spécifique?
2 Pouvez-vous essayer d'isoler le problème dans une colonne ou une combinaison de colonnes de votre table de données?
Si vous parvenez à isoler le problème dans vos données source, il serait alors possible de créer des conditions permettant de filtrer ces lignes en SQL et de continuer à interroger les données à l'aide de JMP. Bien que je ne sois pas opposé à l’idée d’utiliser l’interface JMP-R, étant donné le problème, j’ai tendance à croire que cette approche pourrait vous donner des résultats rapides.
