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Python Send () no reconoce el formato de fecha y hora (enviado como cadena)

Al enviar tablas de datos a marcos de datos de pandas (Python), los valores numéricos (fechas y horas) se envían como cadenas.

 

No esperaría este comportamiento, ya que ahora tengo que lidiar con esto manualmente (considerando que las fechas en Python y JMP son diferentes).

 

¿Alguna solución? Imagino que lo más fácil sería transformar el formato JMP a entero, enviar esta información y transformar la fecha considerando la lógica detrás de las fechas JMP (suma de segundos desde la fecha específica).

 

ClearLog();

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Functional Data/Weekly Weather Data.jmp");

t = dt << Subset(
   Allrows,
   Columns(:DATE)
   );

Python Init();
Python Send( t ); 

Python Submit( "
import pandas as pd

print(t.dtypes)

");

Python Term();

// Output
// DATE    object
// dtype: object

// Types: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.dtypes.html

//float              float64
//int                  int64
//datetime    datetime64[ns]  << Expected
//string              object
//dtype: object

 

ScriptingRe: Python Send () no reconoce el formato de fecha y hora (enviado como cadena)

Esta cadena de mensajes era para R, pero creo que puedes usar el mismo concepto para Python.

 

https://community.jmp.com/t5/Discussions/How-to-send-dates-as-characters-from-JMP-to-R/td-p/50112

Re: Python Send () no reconoce el formato de fecha y hora (enviado como cadena)

PythonSend () guarda el csv temporal que se lee con el pd.read_csv predeterminado ('myfile.csv'), por lo tanto, no parse_date.

 

Para lidiar con esto, una opción que no se ve afectada por el formato de fecha:

 

ClearLog();

dt = Open( "$SAMPLE_DATA/Functional Data/Weekly Weather Data.jmp");

t = dt << Subset(
   Allrows,
   Columns(:DATE)
   );


t:DATE << Format(best);

Python Init();
Python Send( t ); // send the opened data table represented by dt to Python

Python Submit( "
import pandas as pd

print(t.dtypes)

print(t.head())

t.iloc[:,0] = pd.to_datetime(t.iloc[:,0], unit='s', origin=pd.Timestamp('1904-01-01'))

print(t.dtypes)

print(t.head())


");

Python Term();

// Output

// DATE    int64
// dtype: object

//         DATE
// 0  3534451200
// 1  3535228800
// 2  3537648000
// 3  3538252800
// 4  3538857600

// DATE    datetime64[ns]
// dtype: object

//        DATE
//0 2016-01-01
//1 2016-01-10
//2 2016-02-07
//3 2016-02-14
//4 2016-02-21

 

 

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