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JMP 19 Python統合：データテーブルをPandasに変換する際にValueError: year 0が発生しました
こんにちは、みんな、
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">
質問:
- JMP 19において、開いているデータテーブルをPandasデータフレームに変換する公式な方法は何ですか？
- Has the
jmp module structure changed? I'm finding it difficult to locate the updated JMP 19 Python API reference on the website.
- JMP 19では、Pythonのdatetimeクラッシュを回避するために、「Year 0」またはJMPのnull日付（1904エポック）をどのように処理すべきでしょうか？
</CODE>
</DIV>
</DIV>
</LINGO-BODY>
<LINGO-LABS id="lingo-labs-942295" slang="en-US" mode="CREATE">
<LINGO-LABEL>自動化とスクリプト作成</LINGO-LABEL>
<LINGO-LABEL>データアクセス</LINGO-LABEL>
<LINGO-LABEL>データ探索と可視化</LINGO-LABEL>
<LINGO-LABEL>品質およびプロセスエンジニアリング</LINGO-LABEL>
</LINGO-LABS>
<LINGO-SUB id="lingo-sub-942305" slang="en-US" mode="CREATE" translate="no">Re: JMP 19 Python統合: データテーブルをPandasに変換する際にValueError: year 0が発生します</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">JMP 19でPythonをさらに活用すること</A>は、おそらく良い出発点となるでしょう。</P>
</LINGO-BODY>
<LINGO-SUB id="lingo-sub-943465" slang="en-US" mode="CREATE" translate="no">Re: JMP 19 Python統合: データテーブルをPandasに変換する際にValueError: year 0が発生します</LINGO-SUB>
<LINGO-BODY id="lingo-body-943465" slang="en-US" mode="CREATE">
<P><STRONG>import jmp</STRONG>オブジェクトの API に関する最新情報については、JMP のスクリプト インデックスの「Python」カテゴリを参照してください。ドキュメントとサンプル コードで最新の更新情報を提供しています。バージョン 19 では、jmp モジュールに大幅な更新があります。</P>
<P>あなたの関数から判断すると、ValueError をスローしているのは Pandas だと思います。Pandas は、JMP 18 で使用されていた Python 3.11 バージョンと、JMP 19 で使用されている Python 3.13 バージョンの間で変更されています。</P>
<P>jmp.DataTable.from_dataframe() のスクリプトインデックスの例を参照してください。そこには、JMP データテーブルとその他のデータフレーム互換の Python オブジェクト (Pandas、Polars、Ibis など) との間の両方の例が複数掲載されています。</P>
<P>具体的には、「PandasからJMPへの変換」と「JMPからPandasへの変換」の例です。</P>
<P>JMPからPandasへの変換例：</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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