Question

我正在尝试将numpy数组传递给R中的GAMLSS包。

import numpy as np
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import numpy2ri
numpy2ri.activate()
r = robjects.r
r.library("gamlss")
r.library("gamlss.mx")

L = r['data.frame'](np.array(np.random.normal(size=1000), 
                             dtype=([('x', np.float), ('y', np.float), ('z', np.float)])))
r.gamlssMX(robjects.Formula('z~1'), data=L)

运行它会返回

Error in y0 - f0 : non-conformable arrays

然而，我可以将数据帧传递给线性模型R函数。

lm = r.lm(robjects.Formula('x~y'), data=L)
print r.summary(lm.rx())

我有一堆代码在Python中读取二进制文件但想使用R包，因此需要rpy2。

- 编辑 -

以R：

为例

x <- data.frame(z=c(rnorm(1000), rnorm(1000, mean=4)))
gamlssMX(z~1, K=1, data=x)

Answer 1

看起来这是一个错误，如果我使用现已折旧的pandas.rpy.common.convert_to_r_dataframe，它可以正常工作：

但目前首选的方法会引发错误：

import numpy as np
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
import pandas.rpy.common as com

robjects.reval("library('gamlss')")
robjects.reval("library('gamlss.mx')")

R =pd.DataFrame({'x': np.random.random(2000)})
A1 = pandas2ri.pandas2ri(R)
A2 = com.convert_to_r_dataframe(R)
robjects.r.assign('B1', A1)
robjects.r.assign('B2', A2)
robjects.reval("m <- gamlssMX(x~1, K=1, data=B1)") #won't work
robjects.reval("m <- gamlssMX(x~1, K=1, data=B2)") #works fine

只有一条区别：使用com.convert_to_r_dataframe或pandas2ri.pandas2ri。看起来当前版本有一个错误。

较新的pandas2ri.pandas2ri方法会产生rpy2.robjects.vectors.Array，较旧的com.convert_to_r_dataframe会产生rpy2.robjects.vectors.FloatVector。

In [3]:

robjects.r.B1
Out[3]:
<DataFrame - Python:0x10e868a28 / R:0x10f425238>
[Array]
  x: <class 'rpy2.robjects.vectors.Array'>
  <Array - Python:0x10e868b48 / R:0x10f425400>
[0.051728, 0.149642, 0.884797, ..., 0.485063, 0.733193, 0.134963]
In [4]:

robjects.r.B2
Out[4]:
<DataFrame - Python:0x10e868cf8 / R:0x110e1b918>
[FloatVector]
  x: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x10e868e18 / R:0x10f442400>
[0.051728, 0.149642, 0.884797, ..., 0.485063, 0.733193, 0.134963]

当数据向量为gamlss而不是Array时，FloatVector看起来会引发异常。

通过rpy2将numpy数组传递给R时的不一致数组

1 个答案: