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Python Dataframe 到 JMP Datatable，无需中间 csv

看起来 python 数据框和 jmp 数据表之间的接口通过 csv 文件。 真的吗？

例如：

 

Python Init(Path("C:\Program Files (x86)\Microsoft Visual Studio\Shared\Python37_64\python37.dll"));
Python Submit( "\[import pandas as pd
df = pd.read_parquet('c:/temp/tst.parquet')
]\" );
dt = Python Get(df); // this method is saving the df as csv and then opens it in jmp. Is there a way to do that in memory
dt << New Data View;
Python Term();

 

在上面的代码中，我看到 JMP 在 Python Get(df) 调用期间打开一个用于读取 csv 的进度条。 对于大文件来说，这需要很长时间。

我们想要一种将数据框导入数据表的方法，无需时间保存为 csv 并读取它

数据存取回复：Python Dataframe 到 JMP Datatable，无需中间 csv - 状态更改为：已存档我们正在归档此请求。 如果这仍然很重要，请评论并提供更多详细信息，我们将重新开放。 谢谢你！回复：无需中间 csv 将 Python Dataframe 转换为 JMP Datatable

感谢您在 Jmp 18 中实现这个愿望:)

回复：无需中间 csv 将 Python Dataframe 转换为 JMP Datatable

@Sarah-Sylvestre - 送到了吗？

回复：无需中间 csv 文件即可将 Python Dataframe 转换为 JMP Datatable - 状态更改为：已交付回复：无需中间 csv 将 Python Dataframe 转换为 JMP Datatable

@Sarah-Sylvestre ，看起来 Python 数据框仍然需要通过 csv 文件才能转换成 JMP 表。我是不是理解错了？

回复：无需中间 csv 将 Python Dataframe 转换为 JMP Datatable

JMP 14-17 Python Send（dt）创建了数据表的副本作为 pandas 数据框。

JMP 18_+ 创建一个 jmp.DataTable 对象，它是对数据的实时引用。

Python Get（dt）获取对 Python 数据表对象的 JSL 引用。

Python Get（df）从 pandas 数据框创建一个数据表，该数据表是数据的副本。

JMP 18 - Python Get ( df ) 确实会使用 CSV 文件获取 DataFrame 作为 JMP DataTable，这是为了兼容性而保留的。您应该在 Python 中根据 df 创建一个 dt，然后将该 dt 与 Python Get() 一起使用。

JMP 19 增加了可移植数据框协议支持，以便可以轻松地从内存中的 Pandas 数据框创建 JMP 数据表，而无需遍历列并自行构建列。dt = jmp.from_dataframe( df )

在 JMP 19 中，Python Get ( df ) 应该创建一个新的数据表，该数据表是直接从内存中的数据框复制而来。如果由于某种原因无法在内存中自动转换，则会回退到 CSV 格式，而不是失败。