我之前从未使用过rpy2,但我只是想知道是否可以用它来保存一个R-readable文件中的python对象(一个pandas DataFrame)。我在这些环境之间移动对象时遇到了麻烦,主要是因为我使用的是Windows,而数据源是一个Excel文件。是的,包含带有文本的单元格的类型,包括引号,换行符以及CSV无法充分处理的所有内容。
我通常依赖XLConnectJars,但它似乎被打破了
Installing package(s) into ‘C:/Program Files/R/library’
(as ‘lib’ is unspecified)
trying URL 'http://cran.csiro.au/bin/windows/contrib/2.15/XLConnectJars_0.2-4.zip'
Content type 'application/zip' length 16538311 bytes (15.8 Mb)
opened URL
downloaded 15.3 Mb
Warning in install.packages :
downloaded length 16011264 != reported length 16538311
pandas正确读取它,但我需要使用R中的信息。
您可以使用rpy2执行此操作。在熊猫中获得数据后,必须将其传输到R。 这个链接 提供Python Pandas和R data.frames之间的实验接口。从网站复制的代码示例:
from pandas import DataFrame
import pandas.rpy.common as com
df = DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C':[7,8,9]},
index=["one", "two", "three"])
r_dataframe = com.convert_to_r_dataframe(df)
print type(r_dataframe)
<class 'rpy2.robjects.vectors.DataFrame'>
print r_dataframe
A B C
one 1 4 7
two 2 5 8
three 3 6 9
这是你如何写/读 .RData
文件 rpy2
(因为已接受的解决方案已弃用,并且未显示如何保存到 .RData
文件):
import rpy2
from rpy2 import robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()
# read .RData file as a pandas dataframe
def load_rdata_file(filename):
r_data = robjects.r['get'](robjects.r['load'](filename))
df = pandas2ri.ri2py(r_data)
return df
# write pandas dataframe to an .RData file
def save_rdata_file(df, filename):
r_data = pandas2ri.py2ri(df)
robjects.r.assign("my_df", r_data)
robjects.r("save(my_df, file='{}')".format(filename))