949039_it-IT

liliconcom

Problemi durante l'esecuzione di jmp2pandas.py

Ricevo un errore di terminazione ogni volta che eseguo jmp2pandas. La tabella viene creata, ma poi compare l'errore di terminazione (vedi immagine allegata).

import jmp2pandas
import pandas as pd

data = {
    "Name": ["Alice", "Bob", "Charlie"],
    "Age": [25, 30, 35],
    "City": ["New York", "London", "Paris"]
}

df = pd.DataFrame(data)

jmp2pandas.df2dt(df,dt_title='Example df to dt')

Automazione e scriptingOggetto: Problemi nell'esecuzione di jmp2pandas.py

L'intelligenza artificiale è coinvolta?

Oggetto: Problemi nell'esecuzione di jmp2pandas.py

Quale versione di JMP stai utilizzando?

Oggetto: Problemi nell'esecuzione di jmp2pandas.py

JMP 19.0.0

Oggetto: Problemi nell'esecuzione di jmp2pandas.py

Stai chiedendo se viene utilizzata l'intelligenza artificiale o se l'IA sta causando l'errore?

Oggetto: Problemi nell'esecuzione di jmp2pandas.py

Suggerirei di utilizzare metodi più moderni per convertire un dataframe in una tabella dati, come ad esempio JMP19 (jmp.from_dataframe).

Scopri di più...

import jmp

import jmputils

try:
    # pandas depends on numpy will install numpy if needed
    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
import numpy as np

pandas_df = pd.DataFrame(
    {
        "A": 1.0,
        "B": pd.Timestamp("20130102"),
        "C": pd.Series(1, index=list(range(4)), dtype="float32"),
        "D": np.array([3] * 4, dtype="int32"),
        "E": pd.Categorical(["test", "train", "test", "train"]),
        "F": "foo",
    }
)
print(pandas_df)

dt = jmp.from_dataframe(pandas_df)
print(dt)

Vedi Indice degli script

Approfondire l'utilizzo di Python in JMP 19

Oggetto: Problemi nell'esecuzione di jmp2pandas.py

Concordato!

Immagino che @mhw_novonesis stesse usando questo riferimento: Creazione di un Pandas DataFrame da una JMP Data Table , ma ora c'è la nuova funzione (a partire da JMP 19): jmp.from_dataframe()