"¡Puedes escribir código Python con JMP!"
Si bien esto es cierto, esta afirmación por sí sola podría llevar a algunos a pensar: "¿Para qué molestarse en escribirlo en JMP cuando se puede usar un editor de Python o un entorno de desarrollo integrado?".
Lo que explicaré a continuación es la función de integración de Python incluida en JMP. Al utilizar esta función,
"La funcionalidad de JMP se puede mejorar y ampliar utilizando un entorno Python."
Esta es una de las ventajas.
Sin embargo, incluso con esta explicación, es posible que aún no lo entiendas del todo y te preguntes: "¿Qué es exactamente lo que puede hacer?".
Por lo tanto, en esta serie de artículos (4 partes en total), explicaré qué puede hacer realmente y cuáles son sus beneficios, utilizando código específico y ejemplos de uso.
En esta primera entrega, presentaremos las ventajas de combinar Python y JMP mediante un ejemplo sencillo. En concreto, abordaremos los siguientes temas:
- JMP incluye un entorno Python.
- Cómo escribir y ejecutar código Python usando el editor de scripts de Python.
- Instalación de paquetes y paquetes jmp/jmputils propios de JMP
- Ejemplo de uso: Visualizar datos de indicadores económicos obtenidos con pandas_datareader utilizando el gráfico de burbujas de JMP.
*Este artículo presupone el uso de la versión de JMP para Windows.
El entorno Python se instalará en JMP.
En el momento de escribir este artículo, la última versión de JMP es "JMP 19", pero sus capacidades de integración con Python se han ampliado significativamente en comparación con la versión anterior, "JMP 18".
Al instalar JMP, el entorno de Python también se instala en la carpeta de instalación. Por lo tanto, no es necesario instalar Python por separado en el equipo donde se utilizará JMP.
Además, este entorno Python permite escribir y ejecutar código Python en el editor JMP, y utilizar el paquete salto para manipular tablas de datos JMP y otros elementos.
*Nota: Los usuarios no necesitan ejecutar el archivo "jmp_python.exe" mencionado anteriormente.
Editor de scripts de Python
El "Editor de scripts de Python" de JMP te permite escribir y ejecutar código Python directamente dentro del editor.
Al seleccionar [Archivo] > [Nuevo] > [Script de Python] en el menú de la ventana principal de JMP, se abre el editor de scripts de Python. El código que escriba se puede ejecutar seleccionando [Editar] > [Ejecutar script], y los resultados de la ejecución se muestran en la ventana de registro.
Instalación y carga del paquete
Al usar paquetes como pandas o NumPy en Python, primero debes instalarlos y luego cargarlos en tu código mediante declaraciones de importación .
Del mismo modo, en el entorno integrado de JMP Python, es necesario instalar paquetes dentro de ese entorno para poder utilizarlos.
Además, puede utilizar los paquetes propios de JMP llamados jmp y jmputils . Estos paquetes le permiten principalmente hacer lo siguiente:
- salto : Manipulación de tablas de datos JMP (creación de nuevas, adición/eliminación/modificación de columnas, etc.), recuperación de información de una tabla de datos JMP abierta.
- jmputils : Instalación de paquetes en el entorno integrado de Python de JMP
En los siguientes ejemplos, utilizaremos el paquete pandas de Python y el paquete lector_de_datos_de_pandas , así que instálelos con el siguiente comando.
Una vez instalado dentro del entorno Python de JMP, no será necesario reinstalarlo después de cerrar JMP.
Ventajas de usar el entorno integrado de Python con JMP
La ventaja de usar el entorno de desarrollo integrado de Python con JMP radica en su capacidad para combinar las fortalezas de ambos lenguajes. Estas son algunas de sus respectivas fortalezas:
Python: Permite utilizar funciones y métodos analíticos no incluidos en JMP.
Python cuenta con numerosos paquetes que implementan la adquisición de datos y las técnicas de análisis más recientes. Al utilizarlos, puedes incorporar a tu análisis funciones y métodos que no vienen incluidos de forma estándar en JMP.
JMP: Operación de interfaz gráfica de usuario,Soy bueno "explorando" datos.
Por otro lado, JMP destaca en funciones de exploración de datos como la manipulación de tablas de datos mediante interfaz gráfica, el análisis interactivo y la vinculación de gráficos y tablas de datos. Implementar estas operaciones utilizando únicamente Python no es sencillo.
En otras palabras, puedes usar Python para ampliar la gama de métodos analíticos y JMP para explorar y visualizar los resultados, complementando así las fortalezas de cada uno .
Esto se explicará en el siguiente Ejemplo 1.
Ejemplo 1: Carga y visualización de datos de indicadores económicos mediante pandas_datareader
El paquete de Python `lector_de_datos_de_pandas` se puede utilizar para recuperar datos económicos específicos de cada país proporcionados por el Banco Mundial.
Por lo tanto, utilizaremos el entorno integrado de JMP para Python para recuperar estos datos y cargarlos como una tabla de datos de JMP. Además, utilizaremos el gráfico de burbujas de JMP para visualizar las tendencias de los indicadores año tras año y país por país.
Datos a obtener : PIB per cápita anual, esperanza de vida y población de los países del G7 desde el año 2000 hasta el 2024.
El ejemplo de código es el siguiente (Example1-1_WorldBank.py, incluido en este blog). Si sueles programar en Python, verás que está escrito de la misma manera que el código Python habitual.
Este código describe principalmente las dos cosas siguientes:
- Importe el paquete lector_de_datos_de_pandas para recuperar datos del Banco Mundial.
- Los datos adquiridos (en formato DataFrame) se modifican, incluyendo el cambio de nombres de las columnas, y luego se importan como una tabla de datos 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。- Del código anterior, las únicas partes específicas de JMP son ` import jmp` y la línea final `jmp.from_dataframe(df) `. Todo lo demás es código Python estándar.
Al ejecutar este comando seleccionando [Editar] > [Ejecutar script] en el menú del editor de scripts, se abrirá una tabla de datos JMP como la que se muestra a continuación.
Ahora que hemos obtenido los datos como una tabla de datos de JMP, podemos usar las funciones de JMP para visualizar y explorar los datos desde aquí.
Como ejemplo, utilizando el [Gráfico de burbujas] de JMP, puede especificar las columnas de la siguiente manera para ver una animación de la relación entre el PIB y la esperanza de vida en cada país a lo largo del tiempo.
Los roles que desempeñaron Python y JMP en este código y su posterior análisis son los siguientes:
Pitón : Uso de pandas_datareader para recuperar datos de indicadores económicos del Banco Mundial.
JMP : Visualiza los datos adquiridos mediante un gráfico de burbujas con capacidades de animación.
Este es un ejemplo de cómo la combinación de las fortalezas de ambas partes puede conducir a una serie de análisis exitosos.
Además, el código escrito en scripts de Python se puede guardar en formato de código Python (con la extensión .py) seleccionando [Archivo] > [Guardar como].
Detalles de los paquetes jmp y jmputils (usando el índice de scripts)
Los detalles de los comandos disponibles en los paquetes jmp y jmputils se encuentran en el índice de scripts ([Ayuda] > [Índice de scripts]). Al cambiar la opción en la esquina superior izquierda a "Python", podrá ver la sintaxis, la descripción y los ejemplos de código de cada comando.
En conclusión
En la primera entrega, presentamos que JMP incluye un entorno Python, que se puede ejecutar código utilizando el editor de scripts de Python y que los datos obtenidos con Python pueden tratarse como una tabla de datos de JMP.
La próxima vez ( Parte 2 )Esta sección explicará cómo codificar todo el proceso, desde la adquisición de datos hasta la visualización (gráficos de burbujas) para el Ejemplo 1, y analizará las diferencias entre escribir el código usando Python (.py) y escribirlo usando JSL (.jsl).
por Naohiro Masukawa (JMP Japón)
Naohiro Masukawa - Comunidad de usuarios de JMP
