Rpy2的操作限制是什么？

Question

我知道基本的python编程，因此希望保持在python datasci路径上。 问题是，有许多R套餐吸引我作为一个社会科学人。 Rpy2可以完全使用任何一般的任意r包，或者是否有捕获。它在实践中有多好？

如果Rpy2太有限了，我很遗憾不得不转移到r，但我不愿意，因为额外的开销。

由于 泰

Answer 1

我建议您将RPy2与IPythons %rmagic一起使用。

但是，RPy2不是Python的替换或端口或R的统计函数库。它基本上是一种从Python中调用R的简单方法（R解释器在后台启动）。您可以在R和Python（numpy数组等）之间传递基本数据结构，但更专业的结构（例如R的zoo或xts对象）可能会导致问题。

最后，你还需要知道R的语法等才能使用RPy2。与Python中的R-Objects交互很好，但是你仍然需要了解很多关于R-Objects的知识。

Answer 2

带来假定的限制。

Rpy2处于较低级别（rpy2.rinterface级别），暴露了R C-API的很大一部分。从技术上讲，人们可以用rpy2做更多的事情而不是R本身做的事情（为R编写C扩展可能是追赶的唯一方法）。作为一个有趣的事实，从rpy2做“R stuff”比从R本身做同样的事情要快（参见rpy2文档对R向量中元素的访问进行基准测试。）

rpy2（rpy2.robject级别）中的较高级别是添加一个层，使“做R事件”更“pythonic”（尽管通过放弃上面提到的性能声明）。 R包看起来像Python模块，有类，如Formula，Factor等...将所有R对象都作为Python类，有一个转换系统让一个复杂的R结构可以自动映射到Python对象（参见带有{的示例在lme4文档0中，{1}}转换为无效的R变量名称（'。'是R中变量名的有效字符），从R文档中即时创建Python文档字符串。