Python Dataframe vers JMP Datatable sans csv intermédiaireIl semble que l'interface entre une trame de données python et une table de données jmp passe par un fichier csv. Est-ce vrai?
Par exemple:
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();
Dans le code ci-dessus, je vois JMP ouvrir une barre de progression pour lire un csv lors de l'appel Python Get(df). Cela prend beaucoup de temps dans les gros fichiers.
Nous aimerions un moyen d'importer la trame de données dans la table de données sans le temps de l'enregistrer au format csv et de la lire
Accès aux donnéesScriptStatistiques et analysesRe : Python Dataframe vers JMP Datatable sans csv intermédiaire - Statut changé en : ArchivéNous archivons cette demande. Si cela est toujours important, veuillez commenter avec des détails supplémentaires et nous rouvrirons. Merci!Re : Python Dataframe vers JMP Datatable sans csv intermédiaireMerci d'avoir implémenté ce souhait dans Jmp 18:)
Re : Python Dataframe vers JMP Datatable sans csv intermédiaire@Sarah-Sylvestre - livré ?
Re : Conversion de Python Dataframe vers JMP Datatable sans CSV intermédiaire - Statut modifié : LivréRe : Python Dataframe vers JMP Datatable sans csv intermédiaire@Sarah-Sylvestre , il semble que le dataframe Python passe toujours par un fichier CSV pour devenir une table JMP. Ai-je mal compris ?
Re : Python Dataframe vers JMP Datatable sans csv intermédiaireJMP 14-17 Python Send ( dt ) a créé une copie de la table de données en tant que dataframe pandas.
JMP 18_+ crée un objet jmp.DataTable qui est une référence en direct aux données.
Python Get ( dt ) obtient une référence JSL à l'objet de table de données Python.
Python Get (df) crée une table de données à partir d'un dataframe pandas qui est une COPIE des données.
JMP 18 - Python Get (df) utilise effectivement un fichier CSV pour obtenir un DataFrame sous forme de DataTable JMP, ce qui a été laissé pour des raisons de compatibilité. Vous devriez créer un DT à partir du DF en Python et l'utiliser avec Python Get().
JMP 19 ajoute la prise en charge du protocole Portable Dataframe afin qu'il soit facile de créer une table de données JMP à partir d'un dataframe Pandas en mémoire sans avoir à parcourir les colonnes et à créer des colonnes vous-même. dt = jmp.from_dataframe( df )
Dans JMP 19, Python Get (df) doit créer une nouvelle table de données, directement copiée à partir du dataframe en mémoire. Si, pour une raison quelconque, la conversion automatique en mémoire ne peut pas être effectuée, le fichier CSV est utilisé.
