Il s'agit d'un ensemble de scripts qui peuvent être utilisés pour illustrer la nouvelle intégration Python dans JMP 18 et comment cette intégration Python peut être utilisée avec R. N'hésitez pas à republier tout autre exemple que vous pourriez avoir et qui a bien fonctionné pour une présentation client. Merci à tous ceux qui ont contribué à développer ces exemples, notamment Kemal Oflus, Sam Gardner et Paul Nelson.
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Bootstrap R (ancienne intégration).jsl
- Ceci est un exemple de l'ancienne intégration R (qui fonctionne toujours dans JMP 18) utilisant un script JSL.
- L'exemple utilise R pour générer un échantillon aléatoire de 50 observations. Ensuite, un bootstrap de 500 échantillons de la statistique médiane est généré.
- Les données bootstrap sont tracées dans R.
- Les données d'amorçage sont envoyées à JMP et un rapport de distribution est généré.
- Le tracé généré par R est affiché côte à côte avec le rapport de distribution JMP à des fins de comparaison.
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Bootstrap R (rpy2).py
- Interagir avec R via la nouvelle intégration Python.
- Exécuter une commande R à l'aide de rpy2.
- Transmission de données : dataframes R + dataframes Python + tables JMP.
- Utilisation de run_jsl() pour appeler la plateforme de distribution.
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Bootstrap R (Rscript).py
- Interagir avec R via la nouvelle intégration Python.
- Exécuter un script R à partir d'un fichier externe.
- Utilisation de la fonctionnalité Rscript de Python.
- Transmission de données : dataframes R + tableaux et dataframes Python + tables JMP.
- Utilisation de run_jsl() pour appeler la plateforme de distribution.
- Impression de la sortie standard générée par R dans la fenêtre de journal.
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Bootstrap R (Rserve).py
- Interagir avec R via la nouvelle intégration Python.
- Exécuter un R via une connexion à Rserve.
- Créer des tables JMP et y écrire directement en mémoire.
- Transmission de données : dataframes R + dataframes Python + tables JMP.
- Utilisation de run_jsl() pour appeler la plateforme de distribution.
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Clinique R (méthode rpy2).py
- Interagir avec R via la nouvelle intégration Python.
- Exécuter une commande R à l'aide de rpy2.
- Installation sélective des packages R qui doivent être installés (approche pythonique).
- Utilisation de Haven pour générer des fichiers SAS Transport.
- Travailler avec un exemple d'ensemble de données cliniques (de nombreux fichiers spécialisés) de Pharmaversesdtm.
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Rserve_Simple.py
- Interagir avec R via la nouvelle intégration Python.
- Exécuter un R via une connexion à Rserve.
- Un exemple similaire à Bootstrap R (Rserve).py mais plus simple.
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