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python - Writing a hdf5 file from pandas that can be read easily in JMP
I am using an older version of pandas (0.19) / python (3.6.4) to run a large data processing script that can take a long time time to run. One big time sink is my I/O method which is reading / writing .csv files for large files (~ >100-300 MB in many cases) using pandas read_csv and to_csv.
I was working on speeding up the script and came upon .hdf5 and found that pandas to_hdf and read_hdf is ~ 20x faster than the equivalent csv methods for my files. They work well in pandas (the write / read fidelity seems good to me). This would be a huge help to me.
BUT, I often visualize outputs in JMP and I can't figure out how to easily open h5 in JMP. When I do, I see multiple tables and often if I have string data columns they show up in their own table or else don't seem to be imported in a way that I can find the actual strings.
Any suggestions?
sas-jmp - jmp スクリプト ロジックは jsl として機能しますが、アドインとしては機能しません
JMP 15.2.0 を実行しており、jsl スクリプトに次のコード セクションが含まれていますが、これには小さなバグがあります。
2 番目のColumnA:には、 99 を null に置き換えるために先頭が必要です。しかし、何らかの理由で、これはバグにもかかわらず、JMP を介してスクリプトとして実行すると機能しますが、「アドイン」としてインストールすると機能しません。
スクリプトとして実行するとまったく同じスクリプトが機能する (つまり、意図したとおりに 99 が無効になる) のに、「アドイン」としては機能しない (99 が残り、ログにエラーが表示されない) のはなぜですか?
jsl は、JMP をスクリプトとして実行するか、「アドイン」として実行するかにかかわらず、同じように解釈されるべきではありませんか? 私の JMP インスタンスは、モードごとに異なるエンジンを使用するように設定できますか? この交絡する JMP の奇妙さに気づいた人はいますか?