"Con JMP puoi scrivere codice Python!"
Sebbene ciò sia vero, questa affermazione da sola potrebbe indurre qualcuno a pensare: "Perché prendersi la briga di scriverlo in JMP quando si può semplicemente usare un editor Python o un ambiente di sviluppo integrato?"
Quello che spiegherò ora è la funzionalità di integrazione Python inclusa in JMP. Utilizzando questa funzionalità,
"Le funzionalità di JMP possono essere migliorate ed estese utilizzando un ambiente Python."
Questo è uno dei vantaggi.
Tuttavia, anche con questa spiegazione, potresti ancora non aver capito del tutto e chiederti: "Quindi, cosa può fare esattamente?"
Pertanto, in questa serie di articoli (4 parti in totale), spiegherò cosa può effettivamente fare e quali sono i suoi vantaggi, utilizzando esempi specifici di codice e di utilizzo.
In questa prima parte, introdurremo i vantaggi della combinazione di Python e JMP attraverso un semplice esempio. Nello specifico, tratteremo i seguenti argomenti:
- JMP include un ambiente Python.
- Come scrivere ed eseguire codice Python utilizzando l'editor di script Python.
- Installazione dei pacchetti e pacchetti jmp/jmputils di JMP.
- Esempio di utilizzo: Visualizzare i dati degli indicatori economici ottenuti con pandas_datareader utilizzando il grafico a bolle di JMP.
*Questo articolo presuppone l'utilizzo della versione di JMP per Windows.
L'ambiente Python verrà installato in JMP.
Al momento della stesura di questo articolo, la versione più recente di JMP è "JMP 19", ma le sue capacità di integrazione con Python sono state notevolmente ampliate rispetto alla versione precedente, "JMP 18".
Quando si installa JMP, l'ambiente Python viene installato automaticamente nella cartella di installazione. Pertanto, non è necessario installare Python separatamente sul computer in cui si utilizzerà JMP.
Inoltre, questo ambiente Python consente di scrivere ed eseguire codice Python nell'editor JMP e di utilizzare il pacchetto salto per manipolare tabelle di dati JMP e altri elementi.
*Nota: gli utenti non devono eseguire manualmente il file "jmp_python.exe" sopra indicato.
Editor di script Python
L'editor di script Python di JMP consente di scrivere ed eseguire codice Python direttamente all'interno dell'editor.
Selezionando [File] > [Nuovo] > [Script Python] dal menu della finestra principale di JMP si apre l'editor di script Python. Il codice scritto può essere eseguito selezionando [Modifica] > [Esegui script] e i risultati dell'esecuzione vengono visualizzati nella finestra di log.
Installazione e caricamento del pacchetto
Quando si utilizzano pacchetti come pandas o NumPy in Python, è necessario prima installarli e poi caricarli nel codice tramite istruzioni di importazione .
Analogamente, nell'ambiente integrato Python di JMP, è necessario installare i pacchetti all'interno di tale ambiente per poterli utilizzare.
Inoltre, è possibile utilizzare i pacchetti proprietari di JMP chiamati jmp e jmputils . Questi pacchetti consentono principalmente di eseguire le seguenti operazioni:
- salto : Manipolazione di tabelle dati JMP (creazione di nuove tabelle, aggiunta/eliminazione/modifica di colonne, ecc.), recupero di informazioni da una tabella dati JMP aperta.
- salti : Installazione di pacchetti nell'ambiente integrato Python di JMP
Negli esempi seguenti, utilizzeremo il pacchetto Python panda e il pacchetto pandas_datareader , quindi installateli con il seguente comando.
Una volta installato nell'ambiente Python di JMP, non sarà necessario reinstallarlo dopo aver chiuso JMP.
Vantaggi dell'utilizzo dell'ambiente integrato Python con JMP
Il vantaggio di utilizzare l'ambiente di sviluppo integrato Python con JMP risiede nella sua capacità di combinare i punti di forza di entrambi. Ecco alcuni dei loro rispettivi punti di forza:
Python: consente di utilizzare funzionalità e metodi analitici non inclusi in JMP.
Python mette a disposizione numerosi pacchetti che implementano l'acquisizione dei dati e le più recenti tecniche di analisi. Utilizzandoli, è possibile integrare nelle proprie analisi funzionalità e metodi non inclusi di serie in JMP.
JMP: funzionamento dell'interfaccia grafica,Sono bravo ad "esplorare" i dati.
D'altro canto, JMP eccelle nelle funzionalità di esplorazione dei dati, come la manipolazione di tabelle dati tramite interfaccia grafica, l'analisi interattiva e il collegamento di grafici e tabelle dati. Implementare queste operazioni utilizzando solo Python non è semplice.
In altre parole, è possibile utilizzare Python per ampliare la gamma di metodi analitici e JMP per esplorare e visualizzare i risultati, completando così i rispettivi punti di forza .
Questo verrà spiegato nel seguente Esempio 1.
Esempio 1: Caricamento e visualizzazione dei dati degli indicatori economici tramite pandas_datareader
Il pacchetto Python pandas_datareader può essere utilizzato per recuperare i dati economici specifici di ciascun paese forniti dalla Banca Mondiale.
Pertanto, utilizzeremo l'ambiente integrato Python di JMP per recuperare questi dati e caricarli come tabella dati di JMP. Inoltre, useremo il "grafico a bolle" di JMP per visualizzare l'andamento degli indicatori anno per anno e paese per paese.
Dati da raccogliere : PIL pro capite annuo, aspettativa di vita e popolazione dei paesi del G7 dal 2000 al 2024.
L'esempio di codice è il seguente (Example1-1_WorldBank.py, incluso in questo blog). Se scrivi regolarmente codice Python, noterai che è scritto nello stesso modo del normale codice Python.
Questo codice descrive principalmente le seguenti due cose:
- Importa il pacchetto pandas_datareader per recuperare i dati della Banca Mondiale.
- I dati acquisiti (in formato DataFrame) vengono modificati, ad esempio cambiando i nomi delle colonne, e quindi importati come tabella dati JMP.
jmp.from_dataframe() は、pandasなどのデータフレームからJMPのデータテーブルを作成する関数です。- Nel codice sopra riportato, le uniche parti specifiche di JMP sono ` import jmp` e la riga finale `jmp.from_dataframe(df) `. Tutto il resto è codice Python standard.
Eseguendo questo comando selezionando [Modifica] > [Esegui script] dal menu dell'editor di script, si aprirà una tabella dati JMP simile a quella mostrata di seguito.
Ora che abbiamo ottenuto i dati come tabella JMP, possiamo utilizzare le funzioni di JMP per visualizzare ed esplorare i dati.
Ad esempio, utilizzando il [Bubble Plot] di JMP, è possibile specificare le colonne come segue per visualizzare un'animazione della relazione tra PIL e aspettativa di vita in ciascun paese nel tempo.
I ruoli svolti da Python e JMP in questo codice e nella sua successiva analisi sono i seguenti:
Pitone : Utilizzo di pandas_datareader per recuperare i dati degli indicatori economici dalla Banca Mondiale.
JMP : Visualizza i dati acquisiti utilizzando un grafico a bolle con funzionalità di animazione.
Questo è un esempio di come la combinazione dei punti di forza di entrambe le parti possa portare a una serie di analisi di successo.
Inoltre, il codice scritto in script Python può essere salvato in formato codice Python (con estensione .py) selezionando [File] > [Salva con nome].
Dettagli dei pacchetti jmp e jmputils (utilizzando l'indice degli script)
I dettagli dei comandi disponibili nei pacchetti jmp e jmputils sono reperibili nell'indice degli script ([Aiuto] > [Indice degli script]). Selezionando "Python" nell'angolo in alto a sinistra, sarà possibile visualizzare la sintassi, la descrizione e gli esempi di codice per ciascun comando.
Insomma
Nella prima parte, abbiamo spiegato che JMP include un ambiente Python, che è possibile eseguire codice utilizzando l'editor di script Python e che i dati ottenuti con Python possono essere trattati come una tabella dati di JMP.
La prossima volta ( Parte 2 )Questa sezione illustrerà come programmare l'intero processo, dall'acquisizione dei dati alla visualizzazione (grafico a bolle), per l'Esempio 1, e analizzerà le differenze tra la scrittura del codice in Python (.py) e in JSL (.jsl).
di Naohiro Masukawa (JMP Giappone)
Naohiro Masukawa - Comunità degli utenti JMP
