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Errore RGet (): il tipo di dati non è supportato

Sto ottenendo questo tipo di dati non è supportato errore cercando di tirare un dataframe R in JMP utilizzando RGet ().  Come in "dt = R Get (df);"

 

I tipi di dati delle colonne nel dataframe sono tutti di carattere o numerico come riportato da R. Inizierò a provare a setacciare il pagliaio per vedere quali voci specifiche apparentemente causano questo problema ipotizzando che sia qualcosa in un particolare inserimento dati.. 

 

Ma mi chiedo se ci sono alcuni soliti sospetti o se posso ottenere consigli sul codice R per pulire il dataframe per rendere JMP costantemente felice (sono molto più esperto in JSL che in R). Forse questo è un evento di routine e c'è un codice condivisibile per sistemarlo?

 

Il contesto sta usando ROracle per estrarre i dati nel dataframe.  Riesco a vedere questo lavoro solo in R crea un frame di dati apparentemente non problematico e lo stesso SQL rende una tabella di dati ineccepibile in JMP quando viene utilizzato con OpenDatabase ().  La mia combo JSL / R funziona anche per qualche altro esempio di SQL, solo alcuni danno l'errore.   Quindi, apparentemente, se nella tabella Oracle originale vi è qualche personaggio di pesce che non piace a JMP ma R è OK allora OpenDatabase () lo affronta in un modo che RGet () non ha?

 

Apprezzo i suggerimenti per risolvere questo problema ...

 

Ri: errore RGet (): il tipo di dati non è supportato

Sembra che questo sia un problema che deve davvero essere indirizzato agli utenti di JMP.  Una tale discrepanza è qualcosa che presumo vorrebbe lavorare su.  Pertanto, ti suggerisco di indirizzare il problema direttamente al team di supporto di JMP

     support@jmp.com

Ri: errore RGet (): il tipo di dati non è supportato

In realtà, la cosa che sto cercando è avere R salvare i dati come file csv e poi aprirli in JMP.  Sia come soluzione possibile, sia perché forse in questo modo avrò ancora problemi nell'aprire i dati in JMP ma sarà più facile dire esattamente dove si trova il problema nel file senza esperienza R.

Ri: errore RGet (): il tipo di dati non è supportato

Grazie!

 

Giusto per chiarire, non ho intenzione di R per cercare di aggirare questo problema.  Sto cercando di interrogare tramite R per la velocità, o almeno per indagare sulla lentezza con la query ODBC OpenDatabase ().  Nonostante questo problema di tipo di dati, posso vedere che le query a cui sono interessato sono 4-5X più veloci con ROracle rispetto a OpenDatabase ().

 

Non esiste alcun problema relativo al tipo di dati con i dati richiesti tramite JMP OpenDatabase (), solo quando si utilizza R Get () per recuperare il dataframe proveniente da ROracle dbGetQuery (). ?

 

Sto comunque pensando di cercare di capire quali particolari colonne o celle stanno creando il problema.  E d'accordo su questo nuovo problema potrebbe significare che la connessione JMP-R non è una buona soluzione al mio problema di velocità.  Ha altri problemi come una soluzione reale, come gli utenti dei miei script che hanno bisogno di ottenere R e installare pacchetti, ecc.  Ma è allettante (esasperante?) Che ROracle e Benthic Golden possano interrogare i miei dati molto più velocemente ...

Ri: errore RGet (): il tipo di dati non è supportato

@hardner ,
Se c'è un problema con i dati che stai tirando e hai più esperienza in JSL che in R, direi che sarebbe più facile identificare la fonte dell'errore usando JMP piuttosto che portare R nel mix. Ho usato R in JMP 13 quando JMP non aveva una capacità di chiamata e gestione API ben definita, che era stata risolta in JMP 14. 

        Ora, esaminiamo i dati che stai tirando, che sembrano causare problemi. Quando dici, succede solo con alcune domande, sai se succede:  

1. Quando provi a eseguire una query da una tabella specifica?
2. Puoi provare ad isolare il problema su una colonna o una combinazione di colonne nella tabella dei dati? 

        Se è possibile isolare il problema nei dati di origine, sarebbe possibile creare condizioni per filtrare tali righe in SQL e continuare a essere in grado di eseguire query sui dati utilizzando JMP. Sebbene non sia contrario all'idea di utilizzare l'interfaccia JMP-R, considerato il problema, sono propenso a credere che questo approccio potrebbe dare risultati rapidi.