드래그 앤 드롭으로 파켓 파일 열기이 위시리스트 요청의 영감은 무엇이었을까요? CSV 파일은 쓸모없어지기 전까지는 유용했습니다. 크기가 커지면 여는 데 시간이 오래 걸리고, 하드 드라이브 공간을 많이 차지하며, 사람이 읽을 수 있는 텍스트 파일의 유용성이 떨어집니다. 현재 Parquet 파일은 jmp 18에서 Python 패키지를 설치하고 Python 함수를 호출하는 jsl 스크립트를 사용하여 열 수 있습니다( https://community.jmp.com/t5/JMP-Add-Ins/Apache-Parquet-file-importer/ta-p/637823 ). 이는 임시방편이지만, 드래그 앤 드롭 방식으로 여는 기능이 훨씬 더 좋을 것입니다.
어떤 개선이 필요하신가요? 파켓 파일을 드래그 앤 드롭으로 여는 기능입니다.
이 아이디어가 왜 중요할까요? CSV는 작은 데이터에 적합하지만, 더 큰 데이터 세트에 대한 솔루션이 있으면 좋겠습니다.
데이터 액세스Re: Parquet 파일 드래그 앤 드롭 열기 - 상태가 다음으로 변경됨: 확인됨Re: 파켓 파일 드래그 앤 드롭 열기현재로선 계획이 없습니다.
Python과 PyArrow 패키지를 실행하여 제공되는 기능이 현재 필요한 기능을 충족한다고 생각합니다. JMP 19는 휴대용 데이터프레임 프로토콜(PDP)을 지원합니다. 이를 통해 데이터프레임 인터페이스를 지원하는 패키지(Parquet, Pandas, Ibis, Polars 등)에서 쉽게 변환할 수 있습니다. 기본적으로 지원되는 데이터프레임에서 jmp.DataTable로, 또는 jmp.DataTable에서 데이터프레임으로 변환하는 데는 한 줄의 코드만 있으면 됩니다. 현재 JMP와 함께 제공되는 패키지를 Python 표준 라이브러리로 의도적으로 제한하고 있습니다. Parquet 파일의 네이티브 드래그 앤 드롭을 지원하려면 JMP가 PyArrow 또는 C++ Arrow 소스 코드에 대한 종속성을 포함해야 합니다.
특정 파일 형식을 필요로 하는 사용자뿐만 아니라 모든 사용자에게 도움이 될 Python 통합 기능 개선을 위해 여러 가지 작업을 진행하고 있습니다. Python 통합의 디자인 철학은 사용자가 JMP에서 제공하는 도구를 기반으로 JMP를 더욱 발전시키고, 필요에 맞게 맞춤 설정할 수 있도록 지원하는 것입니다.
물론, Parquet을 기본 JMP 파일 형식으로 사용해야 한다는 요구가 충분히 있다면 이 문제는 다시 논의될 것입니다.
