「JMP로 Python의 코드를 쓸 수 있다!」
이것은 사실입니다만, 이 표현 뿐이라면, 「일부 JMP로 쓰지 않아도, Python의 에디터나 통합 개발 환경을 사용하면 좋은 것은?」라고 생각해 버릴지도 모릅니다.
앞으로 설명하는 것은 JMP에 탑재된 Python 통합(통합) 기능에 대한 것입니다. 이 기능을 사용하면,
"JMP의 기능을 Python 환경을 사용하여 강화하고 확장할 수 있다"
라는 장점이 있습니다.

그렇다고 해도, 이 표현에서도 지금 핀과 같지 않고, 「결국 무엇을 할 수 있는 거야?」라고 생각할지도 모릅니다.
그래서 본 블로그 시리즈(전 4회)에서는, 결국 무엇을 할 수 있다는 것과, 어떤 이점이 있는가에 대해서, 구체적인 코드나 이용 예를 들어 설명해 갑니다.
제1회에서는 간단한 이용 예를 통해 Python과 JMP를 결합하는 이점을 소개합니다. 구체적으로 다음 내용을 다룹니다.
- JMP에 파이썬 환경이 포함되어 있음
- 파이썬 스크립트 편집기에서 파이썬 코드를 작성하고 실행하는 방법
- 패키지 설치 및 JMP 고유의 jmp/jmputils 패키지
- 이용 예 : pandas_datareader에서 취득한 경제 지표 데이터를 JMP 버블 플롯으로 시각화
※본 기사는, Windows판 JMP의 이용을 상정으로 한 것이 되고 있습니다.
JMP에 Python 환경이 설치됨
이 기사 작성 시점에서 JMP의 최신 버전은 "JMP 19"이지만, 이전 버전인 "JMP 18"에서 Python 통합 기능이 크게 확장되었습니다.
JMP를 설치하면 설치 폴더에 Python 환경도 함께 설치됩니다. 따라서 JMP를 사용하는 컴퓨터에 Python을 별도로 설치할 필요가 없습니다.
또, 이 Python 환경의 혜택에 의해, JMP내의 에디터로 Python 코드를 기술·실행하거나, JMP의 데이터 테이블등을 조작할 수 있는 점프 패키지를 이용할 수 있습니다.

※주의: 유저 스스로 상기의 「jmp_python.exe」를 실행할 필요는 없습니다.
파이썬 스크립트 편집기
JMP의 "Python 스크립트 편집기"에서는 편집기 내에 Python 코드를 작성하고 실행할 수 있습니다.
JMP 홈 윈도우 메뉴에서 파일 > 새로 만들기 > Python 스크립트를 선택하면 Python 스크립트 편집기가 열립니다. 작성한 코드는 편집> 스크립트 실행에서 실행할 수 있으며 실행 결과는 로그 창에 출력됩니다.

패키지 설치 및 로드
파이썬에서 pandas 나 NumPy 등의 패키지를 이용할 때는 먼저 이러한 패키지를 설치하고 코드 내에서 수입 문 등을 사용하여 읽어야합니다.
JMP의 Python 통합 환경에서도 마찬가지로 패키지를 활용하려면 해당 환경에 패키지를 설치해야 합니다.
또한 jmp, jmputils 라는 JMP 자체 패키지를 사용할 수 있습니다. 이러한 패키지를 사용하면 주로 다음과 같은 것을 할 수 있습니다.
- 점프 : JMP 데이터 테이블의 조작(신규 작성, 열의 추가·삭제·변경 등), 열려 있는 JMP 데이터 테이블의 정보의 취득
- jmputils : JMP 파이썬 통합 환경에 패키지 설치
다음 예제에서는 Python 판다 패키지와 pandas_datareader 패키지를 사용하므로 다음 명령으로 설치합니다.

일단 JMP의 Python 환경에 설치하면 JMP를 종료해도 다음 번 이후에 다시 설치할 필요가 없습니다.
JMP에서 Python 통합 환경을 사용하는 이점
JMP에서 Python 통합 환경을 사용하는 이점은 Python과 JMP 각각의 뛰어난 영역을 결합한다는 것입니다. 각각의 특기 분야를 꼽아 둡니다.
Python : JMP에 탑재되지 않은 기능이나 분석 기법을 사용할 수 있습니다.
Python에는 데이터 수집 및 최신 분석 기법을 구현하는 패키지가 많이 공개되어 있습니다. 이것들을 이용하는 것으로, JMP에 표준 탑재되어 있지 않은 기능이나 수법도 분석에 도입할 수 있습니다.
JMP: GUI에서 작업,데이터를 '탐색'하는 것이 좋습니다
한편, JMP는 GUI에 의한 데이터 테이블의 조작, 대화적인 분석, 그래프와 데이터 테이블의 연동 등, 데이터를 탐색하기 위한 기능이 뛰어납니다. 이러한 조작을 Python만으로 실현하는 것은 간단하지 않습니다.
즉, 「Python으로 분석 방법의 폭을 넓혀 JMP로 결과를 탐색·가시화한다」라고 하는 것처럼, 양쪽의 좋은 곳을 서로 보완할 수 있는 것 입니다.
이것은 다음 예 1에서 설명합니다.
이용 예 1: pandas_datareader를 이용한 경제 지표 데이터의 로드 및 시각화
Python의 pandas_datareader 패키지를 사용하면 세계 은행 (World Bank)에서 제공하는 국가별 경제 데이터를 얻을 수 있습니다.
그래서 JMP의 Python 통합 환경을 사용하여 이러한 데이터를 검색하고 JMP의 데이터 테이블로 읽습니다. 게다가 JMP의 「버블 플롯」을 이용해, 연간・국가별 지표의 추이를 가시화합니다.
취득 데이터 : G7 각국의 2000년부터 2024년까지의 연간 1인당 GDP, 평균 수명, 인구
코드 예제는 다음과 같습니다 (Example1-1_WorldBank.py,이 블로그와 함께 제공). 평소 Python 코드를 쓰고 있는 분이라면, 통상의 Python 코드와 같이 기술되고 있는 것을 알 수 있다고 생각합니다.
이 코드는 주로 다음 두 가지를 설명합니다.
- pandas_datareader 패키지를 가져와서 세계 은행 데이터를 가져옵니다.
- 취득한 데이터(DataFrame 형식)의 열명의 변경 등을 실시해, JMP의 데이터 테이블로서 읽어들인다

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。
- 위의 코드 중 JMP에 고유한 설명은 jmp를 가져오세요 와 마지막 jmp.from_dataframe(df) 뿐입니다. 그렇지 않으면 일반 Python 코드입니다.
이 명령을 스크립트 편집기 메뉴에서 편집 > 스크립트 실행을 선택하여 다음과 같은 JMP 데이터 테이블을 열 수 있습니다.

JMP의 데이터 테이블로서 취득할 수 있었으므로, 여기에서는 JMP의 기능을 사용해 데이터를 가시화, 탐색할 수 있습니다.
일례로서 JMP의 [버블 플롯]을 이용해, 다음과 같이 열을 지정하면, 각국의 GDP와 평균 수명의 관계의 추이를 애니메이션으로 확인할 수 있습니다.

이 코드와 후속 분석에 대해 Python과 JMP가 각각 담당하는 역할은 다음과 같습니다.
파이썬 : pandas_datareader를 사용하여 세계 은행의 경제 지표 데이터 얻기
JMP : 취득한 데이터를 애니메이션 표시가 가능한 버블 플롯으로 시각화
쌍방의 특유한 것을 조합하는 것으로, 일련의 분석을 실현할 수 있었던 예라고 할 수 있습니다.
파이썬 스크립트로 작성된 코드는 파일> 다른 이름으로 저장을 선택하고 파이썬 코드 형식 (확장자 py)으로 저장할 수 있습니다.
jmp, jmputils 패키지 세부사항(스크립트 색인 사용)
jmp, jmputils 패키지에서 사용할 수 있는 명령에 대한 자세한 내용은 스크립트 색인 (도움말 > 스크립트 색인)에서 확인할 수 있습니다. 왼쪽 상단의 항목을 'Python'으로 전환하면 각 명령의 구문, 설명 및 코드 예제를 확인할 수 있습니다.

결론
제1회에서는, JMP에 Python 환경이 동봉되고 있는 것, Python 스크립트 에디터로 코드를 실행할 수 있는 것, 그리고 Python에서 취득한 데이터를 JMP의 데이터 테이블로서 취급할 수 있는 것을 소개했습니다.
다음 번( 제2회 )에서는 예제 1에 대해 데이터 검색에서 시각화 (버블 플롯)까지 일련의 작업을 코딩하는 방법, Python을 시작으로 작성하는 방법 (.py)과 JSL을 시작으로 작성하는 방법 (.jsl)의 차이점을 다룹니다.
by 마스카와 나오히로(JMP Japan)
마스카와 나오히로 - JMP 사용자 커뮤니티
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