如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件您好，我正在使用 JMP19.1.1 版本。
我看到了一些如何使用 JMP 或 JSL 打开文件、添加用于绘图的 jsl 脚本并运行它们的示例。
有没有使用 JMP Python 打开 csv 文件并生成包含图表的 .jmp 文件的示例？大家都是怎么做的？
阿德里安
自动化和脚本编写基础数据分析与建模数据访问回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件可以使用DataTable的节省方法保存数据。
要添加表格脚本，您可以使用true_jsl或带有 jmp 。表达的脚本 。
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件你好，
谢谢回复。我指的是不使用 jmp 库。我指的是使用 Python 代码处理数据，并输出 csv 文件。我想改成写入 .jmp 文件。有什么方法可以做到吗？例如，直接将 Pandas 数据帧转换为 .jmp 文件？
谢谢
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件据我所知，不行。你需要在 JMP 内部运行 Python 代码。
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件以下是我尝试运行的命令：
from pathlib import Path
导入 jmp
csv_path = Path(r"C:\Work\debug\jmp_debug\CT_Pro_PRO0CV2_pass_fail_05302026.csv")
out_path = Path(r"C:\Work\debug\jmp_debug\CT_Pro_PRO0CV2_pass_fail_05302026.jmp")
print("打开：", csv_path)
dt = jmp.open(str(csv_path))
print("正在保存：", out_path)
dt.save(str(out_path))
print("完成")
我在 PowerShell 中这样运行：`& "C:\Program Files\JMP\JMP\19\jmp.exe" -R "C:\Work\debug\jmp_debug\jmp_csv_to_jmp_simple.py"`。问题是它会弹出三个窗口。请问有没有办法以无头模式运行 JMP？也就是说，运行它的时候不弹出这么多窗口？
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件直接使用 .jmp 文件的主要原因是这些 CSV 格式的文件大小在 4-10 GB 之间，处理起来非常麻烦。理想情况下，我们可以将 pandas 数据帧传递给 jmp 表并写入数据。
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件这真是太麻烦了。看来确实没有办法让它以无头模式运行。这真是令人惊讶。一定是我弄错了，或者没有找到正确的文档。如果有人知道如何以无头模式运行 jmp，那就太好了。也就是说，我可以在脚本中运行它，而不会弹出三四个新窗口。
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件在 JMP 19.1.3 和纯 Python 3.13.3（非 JMP 环境）中，我得到了以下改进。现在只会弹出 .jmp 表的创建信息。所以这已经接近解决方案了。我仍然很想知道是否有关于无头模式的信息？
from pathlib import Path
导入时间
导入 win32com.client
def jsl_quote(path_or_text) -> str:
text = str(path_or_text)
text = text.replace("\\", "\\\\").replace('"', '\\"')
返回 f'"{text}"'
csv_path = Path(r"C:\Work\debug\jmp_debug\05302026.csv")
out_path = Path(r"C:\Work\debug\jmp_debug\05302026.jmp")
jmp = win32com.client.Dispatch("JMP.Application")
# 先尝试设置为 False。如果仍然无效，则在调试时设置为 True。
jmp.Visible = False
jsl = f"""
名称默认值为此处(1)；
dt = Open({jsl_quote(csv_path)},Invisible);
dt << Save As( {jsl_quote(out_path)} );
关闭(dt，不保存);
"""
print("正在运行 JSL...")
jmp.RunCommand(jsl)
# 如果 RunCommand 在保存完成之前返回，请给 JMP 一点时间。
time.sleep(2)
print("已保存？", out_path.exists(), out_path)
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件处理大型文件时，CSV 格式非常繁琐。我的建议是将文件写入 Parquet 格式，然后在 JMP 中导入 pyarrow 库，加载 Parquet 文件。它可以几乎零延迟地转换为 pandas DataFrame。JMP 可以直接读取 pandas 列来构建数据表，并且具有 `jmp.from_dataframe(df)` 函数。如果您使用的是 pandas 3.0 或更高版本，他们已经开始发出一些弃用警告，但这些问题在 JMP 的开发版本中已经得到解决，可以直接使用 pyarrow 的 PyCapsule 接口。CSV 格式也存在格式不精确的问题。请检查您的小数位数。字符串到双精度浮点数的转换可能会存在细微差异，尤其是在从数值转换为 CSV 格式然后再转换回来的情况下。
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件如果您想使用除 csv 以外的其他格式，JMP 可以原生读写 sqlite 文件。
目前，在写入/导出时，每个 JMP 数据表都会生成一个 SQLite 文件。SQLite 文件中可以包含多个表。
回复：如何使用 JMP Python 编写 .jmp 文件sqlite3 的最大列数限制为 64K。如果你的文件数量低于这个限制，应该没问题，但我建议你也检查一下生成的数据库大小。如果你的文件主要是文本，那么数据库大小可能不会缩小太多。数值文件占用的空间应该比 CSV 文件小得多。
