중간 CSV없이 Python Dataframe에서 JMP Datatable로파이썬 데이터 프레임과 jmp 데이터 테이블 사이의 인터페이스가 csv 파일을 통과하는 것처럼 보입니다. 사실인가요?
예를 들면 :
Python Init (Path ( "C : \ Program Files (x86) \ Microsoft Visual Studio \ Shared \ Python37_64 \ python37.dll"));
Python Submit ( "\ [판다를 pd로 가져 오기
df = pd.read_parquet ( 'c : /temp/tst.parquet')
] \ ");
dt = 파이썬 Get (df); //이 메서드는 df를 csv로 저장 한 다음 jmp에서 엽니 다. 그것을 기억하는 방법이 있습니까?
dt << 새 데이터보기;
파이썬 Term ();
위의 코드에서 JMP가 Python Get (df) 호출 중에 csv를 읽기 위해 진행률 표시 줄을 여는 것을 볼 수 있습니다. 대용량 파일에서는 시간이 매우 오래 걸립니다.
csv로 저장하고 읽는 시간없이 데이터 프레임을 데이터 테이블로 가져 오는 방법을 원합니다.
데이터 접근스크립팅통계 및 분석Re: 중간 CSV 없이 Python 데이터 프레임을 JMP 데이터 테이블로 변환Jmp 18에서 이 Wish를 구현해 주셔서 감사합니다.:)
Re: 중간 CSV 없이 Python 데이터 프레임을 JMP 데이터 테이블로 변환@사라-실베스트르 - 배달됐어요?
Re: 중간 CSV 없이 Python 데이터 프레임에서 JMP 데이터 테이블로 변환 - 상태가 '전달됨'으로 변경됨Re: 중간 CSV 없이 Python 데이터 프레임을 JMP 데이터 테이블로 변환@Sarah-Sylvestre 님 , Python 데이터프레임이 여전히 CSV를 거쳐 JMP 테이블로 변환되는 것 같습니다. 제가 뭔가 잘못 이해하고 있는 걸까요?
Re: 중간 CSV 없이 Python 데이터 프레임을 JMP 데이터 테이블로 변환JMP 14-17 Python Send(dt)는 데이터 테이블의 복사본을 pandas 데이터프레임으로 생성했습니다.
JMP 18_+에서는 데이터에 대한 라이브 참조인 jmp.DataTable 객체를 생성합니다.
Python Get(dt)은 Python 데이터 테이블 객체에 대한 JSL 참조를 가져옵니다.
Python Get(df)은 데이터의 COPY인 pandas 데이터프레임에서 데이터 테이블을 생성합니다.
JMP 18 - Python Get(df)은 실제로 CSV를 사용하여 DataFrame을 JMP DataTable로 가져오는데, 이는 호환성을 위해 남겨둔 것입니다. Python에서 df를 사용하여 dt를 만들고 Python Get()에서 이 dt를 사용해야 합니다.
JMP 19는 Pandas 데이터프레임에서 메모리에 있는 JMP DataTable을 쉽게 생성할 수 있도록 Portable Dataframe Protocol 지원을 추가했으며, 열을 탐색하고 직접 열을 구축할 필요가 없습니다. dt = jmp.from_dataframe( df )
JMP 19에서 Python Get(df) 함수는 메모리에 있는 데이터프레임에서 직접 복사한 새 데이터 테이블을 생성합니다. 어떤 이유로든 메모리에서 자동으로 변환할 수 없는 경우, 실패하는 대신 CSV로 대체됩니다.
