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Intégration Python de JMP 19 : ValueError : année 0 lors de la conversion d’une table de données en Pandas

Bonjour à tous,

I am upgrading my scripts from JMP18 to JMP19 and 'm hitting a particular roadblock with this integration. In JMP 18, I used custom function to loop through columns and create Pandas DataFrame. It worked perfectly. However in JMP19, the exact code throws a ValueError: year 0 is out of range.

Here is the snippet:

Python Send("raw_data");

</CODE>
    </DIV> 
    <DIV class="Y3BBE" data-sfc-cp="" data-sfc-root="c" data-sfc-cb="" data-hveid="CAEIBRAA" data-complete="true" data-processed="true"> 
     <PRE>def jmp_to_pandas(jmp_table):
    cols = list(jmp_table)
    data_dict = {}
    for col in cols:
        data_dict[col.name] = list(col)
    return pd.DataFrame(data_dict)
</PRE> 
     <CODE class="KDcb0c" dir="ltr" data-sae="" data-complete="true" data-sfc-cb="" data-sfc-root="c">data1 = jmp_to_pandas(raw_data)

</CODE>
    </DIV> 
    <DIV class="Y3BBE" data-sfc-cp="" data-sfc-root="c" data-sfc-cb="" data-hveid="CAEIBRAA" data-complete="true" data-processed="true">
     <CODE class="KDcb0c" dir="ltr" data-sae="" data-complete="true" data-sfc-cb="" data-sfc-root="c">

Questions :

Quelle est la méthode officielle JMP 19 pour convertir une table de données ouverte en un DataFrame Pandas ?
Has the jmp module structure changed? I'm finding it difficult to locate the updated JMP 19 Python API reference on the website.
Comment gérer les dates nulles de l'« Année 0 » ou de JMP (époque 1904) dans JMP 19 pour éviter les plantages liés à la gestion des dates et heures en Python ?

</CODE>
    </DIV> 
   </DIV>
  </LINGO-BODY>
  <LINGO-LABS id="lingo-labs-942295" slang="en-US" mode="CREATE">
   <LINGO-LABEL>Automatisation et scriptage</LINGO-LABEL>
   <LINGO-LABEL>Accès aux données</LINGO-LABEL>
   <LINGO-LABEL>Exploration et visualisation des données</LINGO-LABEL>
   <LINGO-LABEL>Ingénierie de la qualité et des procédés</LINGO-LABEL>
  </LINGO-LABS>
 
 
  <LINGO-SUB id="lingo-sub-942305" slang="en-US" mode="CREATE" translate="no">Re: Intégration Python de JMP 19&nbsp;: ValueError&nbsp;: année 0 lors de la conversion d’une table de données en Pandas</LINGO-SUB>
  <LINGO-BODY id="lingo-body-942305" slang="en-US" mode="CREATE">
   <P><A href="https://community.jmp.com/t5/JMPer-Cable/Going-further-with-Python-in-JMP-19/m-p/898522#U898522" class="lia-mention-container-editor-message lia-img-icon-blog-thread lia-fa-icon lia-fa-blog lia-fa-thread lia-fa" target="_blank">Poursuivre l'utilisation de Python dans JMP 19</A> est probablement un bon point de départ.</P>
  </LINGO-BODY>
 
 
  <LINGO-SUB id="lingo-sub-943465" slang="en-US" mode="CREATE" translate="no">Re: Intégration Python de JMP 19&nbsp;: ValueError&nbsp;: année 0 lors de la conversion d’une table de données en Pandas</LINGO-SUB>
  <LINGO-BODY id="lingo-body-943465" slang="en-US" mode="CREATE">
   <P>Pour obtenir les informations les plus récentes sur l'API de l'objet <STRONG>d'importation jmp</STRONG> , consultez la catégorie «&nbsp;Python&nbsp;» de l'index de script de JMP. La documentation et les exemples de code contiennent les dernières mises à jour. Le module jmp a fait l'objet de mises à jour importantes dans la version 19.</P> 
   <P>Au vu de votre fonction, je dirais que c'est Pandas qui génère l'erreur ValueError&nbsp;: Pandas a changé entre sa version Python 3.11 utilisée dans JMP 18 et la version Python 3.13 utilisée dans JMP 19.</P> 
   <P>Consultez l'exemple d'index de script sur jmp.DataTable.from_dataframe(). Vous y trouverez de nombreux exemples, aussi bien pour importer que exporter des données depuis et vers des tables de données JMP et d'autres objets Python compatibles avec les dataframes&nbsp;: Pandas, Polars, Ibis, etc.</P> 
   <P>Plus précisément, des exemples de conversion de Pandas vers JMP et de JMP vers Pandas.</P> 
   <P>Exemple JMP vers Pandas&nbsp;:</P> 
   <PRE class="lia-code-sample language-python"><CODE>import jmp
import jmputils

try:
    if not jmputils.is_installed('pandas'):
        jmputils.jpip('install', 'pandas', echo=False)
except Exception as e:
    print(f'Install failed with exception: {e}')

import pandas as pd

dt = jmp.open(jmp.SAMPLE_DATA + "Big Class.jmp")
pandas_df = (pd.api.interchange.from_dataframe(dt))
print(pandas_df)

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