Questa è una raccolta di script che possono essere utilizzati per illustrare la nuova integrazione Python in JMP 18 e come tale integrazione Python possa essere utilizzata insieme a R. Sentiti libero di ripubblicare con qualsiasi altro esempio che potresti avere che ha funzionato bene per una presentazione al cliente. Grazie a tutti coloro che hanno contribuito a sviluppare questi esempi, tra cui Kemal Oflus, Sam Gardner e Paul Nelson.
Per ulteriori esempi di utilizzo della nuova integrazione Python che non coinvolgono R, vedere questo post associato:
Casi d'uso di C80 JMP Python
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Bootstrap R (vecchia integrazione).jsl
- Questo è un esempio della vecchia integrazione R (che funziona ancora in JMP 18) utilizzando uno script JSL.
- L'esempio utilizza R per generare un campione casuale di 50 osservazioni. Viene quindi generato un bootstrap di 500 campioni della statistica mediana.
- I dati bootstrap sono tracciati in R.
- I dati di bootstrap vengono inviati a JMP e viene generato un rapporto di distribuzione.
- Il grafico generato da R viene mostrato accanto al rapporto Distribuzione JMP per il confronto.
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Bootstrap R (rpy2).py
- Interagire con R attraverso la nuova integrazione Python.
- Esecuzione di comandi R utilizzando rpy2.
- Passaggio di dati: frame di dati R + frame di dati Python + tabelle JMP.
- Utilizzo di run_jsl() per richiamare la piattaforma di distribuzione.
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Bootstrap R (Rscript).py
- Interagire con R attraverso la nuova integrazione Python.
- Esecuzione di uno script R da un file esterno.
- Utilizzando la funzionalità Rscript di Python.
- Passaggio di dati: frame di dati R + array e frame di dati Python + tabelle JMP.
- Utilizzo di run_jsl() per richiamare la piattaforma di distribuzione.
- Stampa dell'output standard generato da R nella finestra di registro.
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Bootstrap R (Rserve).py
- Interagire con R attraverso la nuova integrazione Python.
- Esecuzione di una R attraverso una connessione a Rserve.
- Creazione di tabelle JMP e scrittura su di esse direttamente in memoria.
- Passaggio di dati: frame di dati R + frame di dati Python + tabelle JMP.
- Utilizzo di run_jsl() per richiamare la piattaforma di distribuzione.
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Clinica R (metodo rpy2).py
- Interagire con R attraverso la nuova integrazione Python.
- Esecuzione di comandi R utilizzando rpy2.
- Installazione selettiva dei pacchetti R da installare (approccio Pythonic).
- Utilizzo di Haven per generare file di trasporto SAS.
- Lavorare con un set di dati clinici di esempio (molti file specializzati) di Pharmaversesdtm.
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Rserve_Simple.py
- Interagire con R attraverso la nuova integrazione Python.
- Esecuzione di una R attraverso una connessione a Rserve.
- Un esempio simile a Bootstrap R (Rserve).py ma più semplice.
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