RGet () - Fehler: Datentyp wird nicht unterstütztDieser Datentyp wird nicht unterstützt. Fehler beim Versuch, ein R-Datenframe mit RGet () in JMP zu ziehen. Wie in "dt = R Get (df);"
Die Datentypen der Spalten im Dataframe sind, wie von R berichtet, entweder entweder Zeichen oder Zahlen. Ich werde jetzt versuchen, den Heuhaufen zu durchforsten, um zu sehen, welche spezifischen Einträge dieses Problem anscheinend verursachen Dateneingabe ..
Aber ich frage mich, ob es einige übliche Verdächtige gibt oder ob ich Ratschläge zu R-Code erhalten kann, um den Datenrahmen zu säubern, um JMP dauerhaft glücklich zu machen (ich habe viel mehr Erfahrung mit JSL als mit R). Möglicherweise ist dies eine Routine, und es gibt einige gemeinsam benutzbare Codes, um das Problem zu beheben.
Der Kontext verwendet ROracle, um Daten in den Datenrahmen zu ziehen. Ich kann diese Arbeit nur in R sehen. Sie erstellt einen scheinbar unproblematischen Datenrahmen, und dieselbe SQL erstellt eine unangemessene Datentabelle in JMP, wenn sie mit OpenDatabase () verwendet wird. Meine JSL / R-Kombination funktioniert auch für andere SQL-Beispiele. Nur bestimmte geben den Fehler an. Anscheinend gibt es in der ursprünglichen Oracle-Tabelle anscheinend fischartige Zeichen, die JMP nicht mag, aber R ist in Ordnung, und OpenDatabase () kann damit auf eine Art und Weise umgehen, die RGet () nicht tut.
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Re: RGet () - Fehler: Datentyp wird nicht unterstütztEs klingt wie ein Thema, das wirklich an die JMP-Leute gerichtet werden muss. Ich gehe davon aus, dass eine solche Diskrepanz daran arbeiten würde. Daher schlage ich vor, dass Sie das Problem direkt an das JMP-Supportteam richten
support@jmp.com
Re: RGet () - Fehler: Datentyp wird nicht unterstütztIn der Tat versuche ich als Nächstes, R die Daten als CSV-Datei zu speichern und sie dann in JMP zu öffnen. Sowohl als mögliche Lösung als auch weil ich auf diese Weise vielleicht immer noch Probleme habe, die Daten in JMP zu öffnen, aber es ist einfacher zu erkennen, wo in der Datei das Problem ohne R-Fachwissen liegt.
Re: RGet () - Fehler: Datentyp wird nicht unterstütztVielen Dank!
Nur um zu klären, ich gehe nicht nach R, um zu versuchen, dieses Problem zu umgehen. Ich versuche, durch R die Geschwindigkeit abzufragen oder zumindest die Langsamkeit mit der ODBC-Abfrage von OpenDatabase () zu untersuchen. Trotz dieses Datentypproblems kann ich feststellen, dass die Abfragen, an denen ich interessiert bin, mit ROracle 4-5-mal schneller sind als mit OpenDatabase ().
Es gibt kein Datentypproblem mit den durch JMP OpenDatabase () abgefragten Daten, nur wenn R Get () verwendet wird, um den von ROracle dbGetQuery () stammenden Datenrahmen abzurufen. ?
Ich habe jedoch vor, herauszufinden, welche Cols oder Zellen das Problem verursachen. Wenn Sie sich einverstanden erklären, dass dieses neue Problem möglicherweise eine Verbindung mit JMP-R nicht zu einer guten Lösung für mein Geschwindigkeitsproblem macht. Es gibt andere Probleme als eine tatsächliche Lösung, wie Benutzer meiner Skripts, die R benötigen, um Pakete zu installieren und Pakete zu installieren usw. Aber es ist verblüffend (verrückt?), Dass ROracle und Benthic Golden meine Daten viel schneller abfragen können ...
Re: RGet () - Fehler: Datentyp wird nicht unterstützt @hardner .
Wenn es ein Problem mit den Daten gibt, die Sie abrufen und Sie mehr Erfahrung mit JSL als mit R haben, würde ich denken, dass es einfacher wäre, die Fehlerquelle mithilfe von JMP zu identifizieren, als R in den Mix zu bringen. Ich habe R in JMP 13 verwendet, wenn JMP nicht über eine gut definierte API-Aufruf- und Handhabungsfunktion verfügte, die in JMP 14 behoben wurde.
Lassen Sie uns nun die Daten betrachten, die Sie ziehen, was Probleme zu verursachen scheint. Wenn Sie sagen, es passiert nur bei einigen Abfragen, wissen Sie, ob es passiert:
1 Wenn Sie versuchen, eine bestimmte Tabelle abzufragen?
2 Können Sie versuchen, das Problem auf eine Spalte oder eine Kombination von Spalten in Ihrer Datentabelle zu isolieren?
Wenn Sie das Problem in Ihren Quelldaten isolieren können, können Sie Bedingungen erstellen, um diese Zeilen in SQL herauszufiltern und die Daten weiterhin mit JMP abfragen zu können. Ich bin zwar nicht gegen die Idee der Verwendung der JMP-R-Schnittstelle, angesichts des Problems, neige aber zu der Annahme, dass dieser Ansatz zu schnellen Ergebnissen führen kann.
