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Python Send () non riconosce il formato datetime (inviato come stringa)

Quando si inviano dati a frame di dati pandas (Python), i valori numerici (datetimes) vengono inviati come stringhe.

 

Non mi aspetto questo comportamento, poiché ora devo affrontarlo manualmente (considerando che i datetimes in Python e JMP sono diversi).

 

Qualche soluzione alternativa? Immagino che il modo più semplice sarebbe trasformare il formato JMP in intero, inviare queste informazioni e trasformare la data considerando la logica dietro le date JMP (somma di secondi dalla data specifica).

 

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

 

ScriptingOggetto: Python Send () non riconosce il formato datetime (inviato come stringa)

Questa stringa di messaggio era per R, ma penso che tu possa usare lo stesso concetto per Python.

 

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

Oggetto: Python Send () non riconosce il formato datetime (inviato come stringa)

PythonSend () salva i csv temporanei che vengono letti con il valore predefinito pd.read_csv ('myfile.csv'), quindi nessun parse_date.

 

Per risolvere questo problema, un'opzione che non è influenzata dal formato della data:

 

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

 

 

Se c'è un modo migliore, fammelo sapere.