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總之，JMP 的「Python 整合」功能有哪些用途？ ——第三部分：實現與 JSL 對話的實用 Python 整合——

在上一期（第 2 部分）中，我們介紹了 JMP 的 Python 整合功能如何允許您從 Python 程式碼呼叫 JSL，反之亦然。

現在，讓我們再來看一下導入世界銀行資料的Python程式碼的第一部分，我們之前一直用它作為範例。這段程式碼指定了目標G7國家、年份和指標（共三個），然後匯入了這些資料。

PythonコードPython 程式碼

但是，如果您想縮小目標國家範圍、使用不同的指標或更改目標年份，則需要重寫上述程式碼。

雖然這本身可能不是什麼大麻煩，但當你經常更改條件或當其他 JMP 用戶需要使用它時，就會變得很不方便。

在這種情況下，提供一個對話框，讓使用者可以選擇以下條件，使他們能夠自由地指定用於分析的條件，是非常方便的。

ダイアログ對話

因此，這次我將介紹一種方法，透過在 JSL 中編寫列選擇和參數輸入對話框，使具有固定條件的腳本更加通用和可重複使用。

請注意，本節不會詳細解釋如何建立對話方塊。其目的僅在於示範建立對話方塊所能實現的各種功能。

建立一個對話框

我們將使用 JSL 來建立對話。因此，這種情況「最好採用基於 JSL 的編寫方式 (.jsl) 」。

這是上次介紹的 JSL 程式碼（Example1-2_WorldBank.jsl）的改進版本，現在會在運行時顯示一個對話框，允許您執行以下操作：

從七個七國集團 (G7) 國家中選擇目標國家（可以使用 Ctrl 鍵進行多重選擇）。
除了前三個指標外，我們還添加了 GDP_growth（GDP 成長率）、Inflation（通貨膨脹率）、Unemployment（失業率）和 Fertility_rate（出生率），您可以從中選擇目標指標（可以使用 Ctrl 鍵進行多項選擇）。
指定起始年份和結束年份

完整的程式碼已附在本部落格文章中。在這裡，我將解釋創建對話框的關鍵點。

1. 定義對話方塊中可以選擇的國家和指標。

首先，我們列出可供選擇的國家和指標。在本例中，我們已將世界銀行使用的代碼與顯示名稱進行了匹配。

//  選択できる国（G7）・指標
countryNames = {"Japan", "United States", "Canada", "United Kingdom", "Germany", "France", "Italy"};
countryCodes = {"JP", "US", "CA", "GB", "DE", "FR", "IT"};

/* 選択できる指標： 人口，一人当たりGDP，経済成長率，インフレ率， 失業率，出生率，平均寿命  */
indNames = {"Population", "GDP_per_capita", "GDP_growth", "Inflation",
            "Unemployment", "Fertility_rate", "Life_expectancy"};
indCodes = {"SP.POP.TOTL", "NY.GDP.PCAP.CD", "NY.GDP.MKTP.KD.ZG", "FP.CPI.TOTL.ZG",
            "SL.UEM.TOTL.ZS", "SP.DYN.TFRT.IN", "SP.DYN.LE00.IN"};

2. 對話部分

我們將使用 New Window() 函數建立一個對話框。 JMP 腳本編寫指南中提供了程式碼範例。

對話方塊採用 V 列錶框（垂直）、H 列錶框（水平）和麵板（標題框）排列，其中放置一個列錶框用於從清單中進行選擇，以及數字編輯框用於輸入數值。

// ダイアログの起動
selCountry = {};	
selInd     = {};	
startY = .;
endY   = .;

nw = New Window( "Get World Bank Data",
	<
     <MODAL></MODAL>

 <BR /> <P><FONT size="4" color="#0000FF">3. 建立要傳遞給 Python 的變數</FONT></P> <P><FONT size="4">選定的國家名稱和指標名稱會轉換為世界銀行使用的代碼，並以關聯數組的形式列出。<STRONG>關鍵在於後續的 Python Send() 函數，它會將 JSL 變數作為同名的 Python 變數傳遞。</STRONG>這樣，後續的 Python Submit() 函數中的 Python 程式碼就可以直接使用 `countries` 和其他變數。</FONT></P>

<CODE class=" language-jsl">//  Python に渡す変数の作成
countries = {};
For( i = 1, i <= N Items( selCountry ), i++,
	Insert Into( countries, countryMap[selCountry[i]] )
);

indicators = {};
For( i = 1, i <= N Items( selInd ), i++,
	Insert Into( indicators, indCodeMap[selInd[i]] )
);

colnames = selInd;

// Show( countries, indicators, colnames, startY, endY );

Python Send( countries );
Python Send( indicators );
Python Send( colnames );
Python Send( startY );
Python Send( endY );

</CODE> pandas_datareader 套件會根據傳遞給 Python 的變數值，輸出指定國家、指標和年份的資料表。 注意：此程式碼優先考慮簡潔性，因此不包含太多用於檢查輸入值或錯誤處理的程式碼。 使用 JMP 對透過 Python 整合獲得的資料進行視覺化和分析。 執行 JSL 腳本時，將出現您建立的對話框，讓您指定國家/地區、指標和年份來建立資料。 為了比較日本、美國、德國和法國在 COVID-19 疫情前後 GDP 成長率、通貨膨脹率和失業率的趨勢，我們將創建涵蓋 2017 年至 2024 年期間的數據。 如果能以 JMP 資料表的形式取得數據，則可以透過點擊資料表中的直方圖圖示（表頭圖）在列名下方顯示圖表。選擇圖表中的相關部分即可選取相應的數據，從而在數據表中進行一定程度的數據探索。 <img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/112217i69CB0159845A07E6/P4.png" role="button" title="P4.png" alt="ダイアログによる国と指標の選択" />ダイアログによる国と指標の選択基於對話的國家和指標選擇 這些數據還可以用於分析年度趨勢，例如使用氣泡圖進行動畫演示，如第一部分所述。此外，使用[圖表產生器]，您可以建立折線圖和長條圖，顯示各項指標的年度趨勢，如下所示。 <img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/112018iC6D52C5CF3BFD2FC/fig4.png" role="button" title="fig4.png" alt="可視化" />可視化可視化 此外，利用[時間序列預測]，您可以擬合平滑模型以獲得未來的預測值和預測區間。 <img src="https://us.v-cdn.net/6038925/uploads/images/112218i3DBB79F853ECEB1B/P6.png" role="button" title="P6.png" alt="時系列モデル" />時系列モデル時間序列模型 綜上所述 在本文中，我介紹了一種透過將 Python 編寫的資料檢索程式碼與用 JSL 建立的對話方塊結合來建立「通用工具」的方法。 重點如下三點： <UL> <LI>對話方塊是用 JSL 建立的：因此，即使核心處理是用 Python 完成的，如果初始腳本是 .jsl 格式，處理起來也更容易。這是我們在第二部分討論的「使用 .py 還是 .jsl 編寫」這一決策中存在爭議的焦點之一。</LI> </UL> <UL> <LI>接收到的值透過 Python 的 Send() 方法傳遞給 Python：由於 JSL 變數名在 Python 中變成了相同的變數名，因此幾乎不需要重寫 Python 程式碼本身。</LI> <LI>匯入資料後，您可以使用通常的 JMP 資料表對其進行探索：您可以直接使用 JMP 的分析功能，例如圖表建構器和時間序列預測。</LI> </UL> 透過使用 Python 取得和處理數據，然後使用 JMP 進行視覺化和分析，並將輸入條件的指定委託給對話框，可以在不更改主腳本的情況下從外部提供這些條件。這透過使用對話框提高了腳本的靈活性。 在下一期（ <A href="https://community.jmp.com/t5/Naohiro-Masukawa/%E7%B5%90%E5%B1%80-JMP%E3%81%AE-Python%E9%80%A3%E6%90%BA-%E3%81%A7%E4%BD%95%E3%81%8C%E3%81%A7%E3%81%8D%E3%82%8B%E3%81%AE%E3%81%8B-%E7%AC%AC4%E5%9B%9E-JMP%E3%81%AB%E3%81%AA%E3%81%84%E5%88%86%E6%9E%90%E6%89%8B%E6%B3%95%E3%82%92-JMP%E3%81%AE%E6%93%8D%E4%BD%9C%E6%84%9F%E3%81%A7%E4%BD%BF%E3%81%86-%E5%85%A84%E5%9B%9E%E3%81%AE%E3%81%BE%E3%81%A8%E3%82%81%E5%8B%95%E7%94%BB%E3%81%82%E3%82%8A/ba-p/963459" target="_blank">第 4 部分</A>）中，為了進一步實現通用化，我們將介紹一個使用 Python 套件來執行 JMP 中未包含的功能的範例，並使用類似於我們這次創建的對話方塊來指定要分析的變數（列）。 作者：Naohiro Masukawa（JMP 日本） <A href="https://community.jmp.com/t5/Naohiro-Masukawa/bg-p/nmasukawa-blog" target="_blank">Naohiro Masukawa - JMP 使用者社區</A> </LINGO-BODY> <CODE class=" language-jsl"> <LINGO-TEASER id="lingo-teaser-962736" slang="ja-JP" mode="UPDATE"> 本文簡要介紹了對話方塊（使用者選擇和輸入目標國家、指標和時間段等條件的操作介面）的作用。然後，本文闡述瞭如何透過使用 JMP 的 JSL 建立對話框並將其與 Python 集成，來創建一個能夠靈活適應條件變化的通用資料收集工具。使用對話方塊的優點在於，無需重寫腳本即可變更使用條件，從而大大簡化了重複使用和與其他使用者共享的過程。 </LINGO-TEASER>

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