Esta es una colección de scripts que se pueden usar para ilustrar la nueva integración de Python en JMP 18 y cómo se puede usar esa integración de Python junto con R. No dude en volver a publicar con cualquier otro ejemplo que pueda tener y que haya funcionado bien para una presentación para un cliente. Gracias a todos los que ayudaron a desarrollar estos ejemplos, incluidos Kemal Oflus, Sam Gardner y Paul Nelson.
Para obtener más ejemplos del uso de la nueva integración de Python que no involucra R, consulte esta publicación complementaria:
Casos de uso de C80 JMP Python
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Bootstrap R (integración antigua).jsl
- Este es un ejemplo de la antigua integración R (que todavía funciona en JMP 18) usando un script JSL.
- El ejemplo utiliza R para generar una muestra aleatoria de 50 observaciones. Luego se genera un arranque de 500 muestras de la estadística mediana.
- Los datos de arranque se trazan en R.
- Los datos de arranque se envían a JMP y se genera un informe de distribución.
- El gráfico generado por R se muestra al lado del informe de distribución de JMP para comparar.
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Arranque R (rpy2).py
- Interactuando con R a través de la nueva integración de Python.
- Ejecutando comandos R usando rpy2.
- Pasar datos: marcos de datos R + marcos de datos Python + tablas JMP.
- Usando run_jsl() para invocar la plataforma de Distribución.
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Arranque R (Rscript).py
- Interactuando con R a través de la nueva integración de Python.
- Ejecutar un script R desde un archivo externo.
- Usando la función Rscript de Python.
- Pasar datos: marcos de datos R + matrices y marcos de datos Python + tablas JMP.
- Usando run_jsl() para invocar la plataforma de Distribución.
- Impresión de la salida estándar generada por R en la ventana de registro.
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Bootstrap R (Rserve).py
- Interactuando con R a través de la nueva integración de Python.
- Ejecutar un R a través de una conexión a Rserve.
- Crear tablas JMP y escribirlas directamente en la memoria.
- Pasar datos: marcos de datos R + marcos de datos Python + tablas JMP.
- Usando run_jsl() para invocar la plataforma de Distribución.
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R clínico (método rpy2).py
- Interactuando con R a través de la nueva integración de Python.
- Ejecutando comandos R usando rpy2.
- Instalar selectivamente qué paquetes de R deben instalarse (enfoque pitónico).
- Usando Haven para generar archivos de transporte SAS.
- Trabajar con un conjunto de datos clínicos de ejemplo (muchos archivos especializados) de Pharmaversesdtm.
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Reserva_Simple.py
- Interactuando con R a través de la nueva integración de Python.
- Ejecutar un R a través de una conexión a Rserve.
- Un ejemplo similar a Bootstrap R (Rserve).py pero más simple.
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