Question

我可以用rec2csv制作numpy ndarray，

data = recfromcsv(dataset1, names=True)
xvars = ['exp','exp_sqr','wks','occ','ind','south','smsa','ms','union','ed','fem','blk']
y = data['lwage']
X = data[xvars]
c = ones_like(data['lwage'])
X = add_field(X, 'constant', c)

但是，我不知道如何将其转换为Rpy2可用的R数据框，

p = roptim(theta,robjects.r['ols'],method="BFGS",hessian=True ,y= robjects.FloatVector(y),X = base.matrix(X))

ValueError: Nothing can be done for the type <class 'numpy.core.records.recarray'> at the moment.

p = roptim(theta,robjects.r['ols'],method="BFGS",hessian=True ,y= robjects.FloatVector(y),X = base.matrix(array(X)))

ValueError: Nothing can be done for the type <type 'numpy.ndarray'> at the moment.

Answer 1

只是为了从csv文件中获取RPY2 DataFrame，在RPY2.3中，您可以这样做：

df = robjects.DataFrame.from_csvfile('filename.csv')

文档here。

Answer 2

我不是100％确定我理解你的问题，而是一些事情：

1）如果没问题，你可以直接将csv读入R，即：

robjects.r('name <- read.csv(filename.csv)')

之后，您可以在以后的函数中引用结果数据框。

或者2）你可以将numpy数组转换为数据框 - 为此你需要导入包'rpy2.robjects.numpy2ri'

然后你可以这样做：

array_ex = np.array([[4,3],[3,2], [1,5]])
rmatrix = robjects.r('matrix')
rdf = robjects.r('data.frame')
rlm = robjects.r('lm')

mat_ex = rmatrix(array_ex, ncol = 2)
df_ex = rdf(mat_ex) 
fit_ex = rlm('X1 ~ X2', data = df_ex)

或者您想要的任何其他功能。可能有更直接的方式 - 我在两种数据类型之间感到沮丧，因此如果可能的话，我更有可能使用选项1。

这些方法中的任何一种都可以带您到达您需要的位置吗？

从CSV到ndarray，和rpy2，

2 个答案: