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Error RGet (): el tipo de datos no es compatible

Estoy obteniendo este error de tipo de datos no admitido al intentar extraer un marco de datos R en JMP utilizando RGet ().  Como en "dt = R Get (df);"

 

Los tipos de datos de las columnas en el marco de datos son todos caracteres o números según lo informado por R. Voy a empezar a intentar tamizar el pajar para ver qué entradas específicas están aparentemente causando este problema en el supuesto de que es algo en un particular entrada de datos.. 

 

Pero me pregunto si hay algunos sospechosos habituales o si puedo obtener consejos sobre el código R para limpiar el marco de datos y hacer feliz a JMP (tengo mucha más experiencia en JSL que en R). ¿Tal vez esto sea una rutina y hay algún código que se puede compartir para arreglarlo?

 

El contexto está utilizando ROracle para extraer datos en el marco de datos.  Puedo ver que este trabajo solo en R crea un marco de datos aparentemente no problemático y el mismo SQL crea una tabla de datos irreprensible en JMP cuando se usa con OpenDatabase ().  Mi combo JSL / R también funciona para algún otro ejemplo de SQL, solo algunos dan el error.   Entonces, aparentemente, si hay algún carácter sospechoso en la tabla de Oracle original que no le gusta a JMP pero R está bien, entonces OpenDatabase () lo está manejando de una manera que RGet () no lo hace.

 

Aprecie cualquier consejo para solucionar este problema ...

 

Re: RGet () error: el tipo de datos no es compatible

Parece que este es un problema que realmente necesita ser dirigido a la gente de JMP.  Tal descrepancia es algo que supongo que querrían trabajar.  Por lo tanto, le sugiero que dirija el problema directamente al equipo de soporte de JMP.

     support@jmp.com

Re: RGet () error: el tipo de datos no es compatible

En realidad, lo que estoy intentando a continuación es hacer que R guarde los datos como un archivo csv y luego los abra en JMP.  Tanto como una posible solución como porque tal vez así todavía tendré problemas para abrir los datos en JMP, pero será más fácil saber exactamente en qué parte del archivo está el problema sin la experiencia de R.

Re: RGet () error: el tipo de datos no es compatible

¡Gracias!

 

Solo para aclarar, no voy a R para tratar de solucionar este problema.  Estoy intentando consultar a través de R la velocidad, o al menos investigar la lentitud con la consulta ODBC OpenDatabase ().  A pesar de este problema de tipo de datos, puedo ver que las consultas que me interesan son 4-5 veces más rápidas con ROracle que con OpenDatabase ().

 

No hay ningún problema de tipo de datos con los datos consultados a través de JMP OpenDatabase (), solo cuando se usa R Get () para recuperar el marco de datos que proviene de ROracle dbGetQuery (). ?

 

Sin embargo, estoy planeando tratar de averiguar qué cols o células en particular están creando el problema.  Y acepta que este nuevo problema podría significar que la conexión JMP-R no es una buena solución para mi problema de velocidad.  Tiene otros problemas como una solución real, como los usuarios de mis scripts que necesitan obtener R e instalar paquetes, etc.  Pero es tentador (¿enloquecedor?) Que ROracle y Benthic Golden puedan consultar mis datos mucho más rápido ...

Re: RGet () error: el tipo de datos no es compatible

@hardner ,
Si hay un problema con los datos que está obteniendo y tiene más experiencia en JSL que en R, creo que sería más fácil identificar la fuente del error utilizando JMP que traer R a la mezcla. He usado R en JMP 13 cuando JMP no tenía una capacidad de manejo y llamada de API bien definida que se solucionó en JMP 14. 

        Ahora, veamos los datos que está obteniendo y que parecen estar causando problemas. Cuando dices que solo ocurre con algunas consultas, ¿sabes si sucede?  

1. ¿Cuándo intentas consultar desde una tabla específica?
2. ¿Puede intentar aislar el problema en una columna o una combinación de columnas en su tabla de datos? 

        Si puede aislar el problema en sus datos de origen, sería posible crear condiciones para filtrar esas filas en SQL y continuar consultando los datos utilizando JMP. Si bien no me opongo a la idea de utilizar la interfaz JMP - R, dado el problema, me inclino a creer que este enfoque podría ofrecerle resultados rápidos.