Dies ist eine Sammlung von Skripten, die verwendet werden können, um die neue Python-Integration in JMP 18 und die Verwendung dieser Python-Integration zusammen mit R zu veranschaulichen. Sie können sie gerne zusammen mit anderen Beispielen, die sich für eine Kundenpräsentation bewährt haben, erneut veröffentlichen. Vielen Dank an alle, die bei der Entwicklung dieser Beispiele mitgewirkt haben, darunter Kemal Oflus, Sam Gardner und Paul Nelson.
Weitere Beispiele zur Verwendung der neuen Python-Integration ohne R finden Sie in diesem Begleitbeitrag:
C80 JMP Python-Anwendungsfälle
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Bootstrap R (alte Integration).jsl
- Dies ist ein Beispiel der alten R-Integration (die in JMP 18 immer noch funktioniert) unter Verwendung eines JSL-Skripts.
- Das Beispiel verwendet R, um eine Zufallsstichprobe von 50 Beobachtungen zu generieren. Anschließend wird ein Bootstrap der Medianstatistik mit 500 Stichproben generiert.
- Die Bootstrapdaten werden in R dargestellt.
- Die Bootstrapdaten werden an JMP gesendet und ein Verteilungsbericht wird generiert.
- Das von R generierte Diagramm wird zum Vergleich neben dem JMP-Verteilungsbericht angezeigt.
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Bootstrap R (rpy2).py
- Interaktion mit R über die neue Python-Integration.
- Ausführen eines R-Befehls mit rpy2.
- Daten übergeben: R-Datenrahmen + Python-Datenrahmen + JMP-Tabellen.
- Verwenden Sie run_jsl(), um die Distributionsplattform aufzurufen.
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Bootstrap R (Rscript).py
- Interaktion mit R über die neue Python-Integration.
- Ausführen eines R-Skripts aus einer externen Datei.
- Verwenden der Rscript-Funktion von Python.
- Daten übergeben: R-Dataframes + Python-Arrays und Dataframes + JMP-Tabellen.
- Verwenden Sie run_jsl(), um die Distributionsplattform aufzurufen.
- Drucken der von R generierten Standardausgabe im Protokollfenster.
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Bootstrap R (Rserve).py
- Interaktion mit R über die neue Python-Integration.
- Ausführen eines R über eine Verbindung zu Rserve.
- Erstellen von JMP-Tabellen und direktes Schreiben in diese in den Speicher.
- Daten übergeben: R-Datenrahmen + Python-Datenrahmen + JMP-Tabellen.
- Verwenden Sie run_jsl(), um die Distributionsplattform aufzurufen.
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Klinisches R (rpy2-Methode).py
- Interaktion mit R über die neue Python-Integration.
- Ausführen eines R-Befehls mit rpy2.
- Selektive Installation der R-Pakete, die installiert werden müssen (pythonischer Ansatz).
- Verwenden von Haven zum Generieren von SAS-Transportdateien.
- Arbeiten mit einem Beispieldatensatz klinischer Daten (viele spezialisierte Dateien) von Pharmaversesdtm.
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Rserve_Simple.py
- Interaktion mit R über die neue Python-Integration.
- Ausführen eines R über eine Verbindung zu Rserve.
- Ein ähnliches Beispiel wie Bootstrap R (Rserve).py, aber einfacher.
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