在python中创建一个大型数据框（几百万行，几千列）的Pandas。该数据帧将使用PyRserve传递给R.这必须很快 - 最多几秒钟。
pandas中有to_json函数。是和json谈话这样的大对象的唯一途径吗？对于这么大的物体可以吗？
我总是可以将它写入磁盘并读取它（快速使用fread，这就是我所做的），但最好的方法是什么？
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如果没有尝试过，to_json似乎是一个非常糟糕的主意，对于更大的数据帧会变得更糟，因为这会在写入和读取数据时产生大量开销。
我建议使用rpy2（supported directly by pandas），或者如果你想写一些东西到磁盘（可能因为数据帧只生成一次），你可以使用HDF5（参见{{ 3}}有关使用此格式连接pandas和R的更多信息。）