Python Dataframe a JMP Datatable sin csv intermedioParece que la interfaz entre un marco de datos de Python y una tabla de datos jmp pasa por un archivo csv. ¿Es eso cierto?
Por ejemplo:
Python Init (Ruta ("C: \ Archivos de programa (x86) \ Microsoft Visual Studio \ Shared \ Python37_64 \ python37.dll"));
Python Submit ("\ [importar pandas como pd
df = pd.read_parquet ('c: /temp/tst.parquet')
] \ ");
dt = Python Get (df); // este método guarda el df como csv y luego lo abre en jmp. ¿Hay alguna manera de hacer eso en la memoria?
dt << Nueva vista de datos;
Término de Python ();
En el código anterior, veo que JMP abre una barra de progreso para leer un csv durante la llamada de Python Get (df). Esto está tardando mucho en archivos grandes.
Nos gustaría una forma de importar el marco de datos a la tabla de datos sin el tiempo para guardarlo como csv y leerlo
Acceso a los datosScriptingEstadísticas y analíticasRe: Dataframe de Python a Datatable de JMP sin csv intermedioGracias por implementar este deseo en Jmp 18:)
Re: Dataframe de Python a Datatable de JMP sin csv intermedio@Sarah-Sylvestre - ¿entregado?
Re: Dataframe de Python a Datatable de JMP sin csv intermedio - Estado cambiado a: EntregadoRe: Dataframe de Python a Datatable de JMP sin csv intermedio@Sarah-Sylvestre , parece que el dataframe de Python todavía pasa por un archivo CSV para convertirse en una tabla JMP. ¿Estoy malinterpretando algo?
Re: Dataframe de Python a Datatable de JMP sin csv intermedioJMP 14-17 Python Send (dt) creó una copia de la tabla de datos como un marco de datos de pandas.
JMP 18_+ crea un objeto jmp.DataTable que es una referencia activa a los datos.
Python Get (dt) obtiene una referencia JSL al objeto de tabla de datos de Python.
Python Get (df) crea una tabla de datos a partir de un marco de datos de pandas que es una COPIA de los datos.
JMP 18: Python Get (df) usa CSV para obtener un DataFrame como JMP DataTable; esto se mantuvo por compatibilidad. Debería crear un dt a partir del df en Python y usarlo con Python Get().
JMP 19 agrega soporte para el Protocolo de Dataframe Portátil, de modo que es fácil crear una JMP DataTable desde un dataframe de Pandas en la memoria sin tener que recorrer las columnas y construirlas usted mismo. dt = jmp.from_dataframe( df )
En JMP 19, la función Get (df) de Python debe crear una nueva tabla de datos que sea una copia directa del marco de datos en memoria. Si, por cualquier motivo, no puede convertir automáticamente en memoria, recurre a CSV en lugar de fallar.
