Question

我有一个pandas数据帧，我使用pandas.rpy.common中的convert_to_r_dataframe方法转换为R dataframe。我把它设置为：

self.event = pd.read_csv('C://' + self.event_var.get() + '.csv')
final_products = pd.DataFrame({'Product': self.event.Product, 'Size': self.event.Size, 'Order': self.event.Order})
r.assign('final_products', com.convert_to_r_dataframe(final_products))
r.assign('EventName', self.event_var.get())
r.assign('EventTime', self.eventtime_var.get())
r.source('application.r')

其中self.event_var.get（）检索GUI中的用户输入（我正在使用Tkinter创建应用程序）。产品，尺寸和订单是CSV文件中的列。

由于Rpy2在Python中设置了R环境，我希望R环境能够理解final_products R数据帧。不幸的是，当R脚本运行时，它没有给出正确的结果（我使用R脚本创建图形，但是当程序终止时它们只是空的）。但是，EventName和EventTime变量确实有效。这里有什么我想念的吗？为什么在R环境中没有正确解释为什么在Python中分配R数据帧的想法？

获得的错误：

Exception in Tkinter callback
Traceback (most recent call last):
File "C:\Python27\lib\lib-tk\Tkinter.py", line 1470, in __call__
    return self.func(*args)
File "G:\Development\workspace\GUI\GUI.py", line 126, in evaluate
    r.source('application.r')
File "C:\Python27\lib\site-packages\rpy2\robjects\functions.py", line 86, in __call__
    return super(SignatureTranslatedFunction, self).__call__(*args, **kwargs)
File "C:\Python27\lib\site-packages\rpy2\robjects\functions.py", line 35, in __call__
    res = super(Function, self).__call__(*new_args, **new_kwargs)

Answer 1

很棒的答案 @Mittenchops。由于 convert_to_r_dataframe 已弃用。使用rpy2接口更新上面的示例

from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime
n = 10
df = pd.DataFrame({
    "timestamp": [datetime.now() for t in range(n)],
    "value": np.random.uniform(-1, 1, n)
})
r_dataframe = pandas2ri.py2ri(df)
print(r_dataframe)

Answer 2

不幸的是，这很难，因为Python - ＆gt; R转换is better than it used to be，但不是完美的，is still hard on Windows currently，它看起来像你正在使用。

这有点像黑客，但作为解决方法，您可以尝试设置名称和时间变量，同时在分配pd.DataFrame 之前将DataFrame转换为R. / p>

一旦它进入R，你需要使用R函数来操作数据框，而不是你的python函数 - 即使你的getter和setter也需要传递给R环境看起来更像这样：

myfunct = robjects.r(''' f <- function(r, verbose=FALSE) { if (verbose) { cat("I am calling f().\n") } 2 * pi * r } f(3) ''')

来自here。

但是，为了检查您的DataFrame是否正在被正确转换，您可以通过运行以下命令开始调试：

import pandas as pd import numpy as np import pandas.rpy.common as com from datetime import datetime n = 10 df = pd.DataFrame({ "timestamp": [datetime.now() for t in range(n)], "value": np.random.uniform(-1, 1, n) }) r_dataframe = com.convert_to_r_dataframe(df) print(r_dataframe)

这是否会产生类似于数据帧的R print语句的内容，如此

>>> timestamp value 0 2014-06-03 15:02:20 -0.36672.... 1 2014-06-03 15:02:20 -0.89136.... 2 2014-06-03 15:02:20 0.509215.... 3 2014-06-03 15:02:20 0.862909.... 4 2014-06-03 15:02:20 0.389879.... 5 2014-06-03 15:02:20 -0.80607.... 6 2014-06-03 15:02:20 -0.97116.... 7 2014-06-03 15:02:20 0.376419.... 8 2014-06-03 15:02:20 0.848243.... 9 2014-06-03 15:02:20 0.446798....

示例从here和here剥离。

使用Rpy2将Pandas DataFrame转换为R数据帧

2 个答案: