如何在Python中使用rpy2访问R中的全局环境？

Question

我正在尝试从R全局环境访问数据框并将其导入Pycharm IDE中的Python。但是，我不知道该怎么做。

我尝试了以下操作：

因为，我不知道如何访问存储目标data.frame的全局环境。我创建了另一个R脚本（myscript.R），在其中我将data.frame转换为rds对象，然后再次调用它。

save(dfcast, file = "forecast.rds")
my_data <- readRDS(file = "forecast.rds")

但是，当我尝试使用Python中的以下代码读取python中的rds时：

import os
import pandas as pd
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
from rpy2.robjects.packages import SignatureTranslatedAnonymousPackage

cwd = os.getcwd()
pandas2ri.activate()
os.chdir('C:/Users/xx/myscript.R')
readRDS = robjects.r['readRDS']
df = readRDS('forecast.rds')
df = pandas2ri.ri2py(df)
df.head()

我收到以下错误：

Error in gzfile(file, "rb") : cannot open the connection
In addition: Warning message:
In gzfile(file, "rb") :
  cannot open compressed file 'forecast.rds', probable reason 'No such file or directory'

请显示处理此问题的方法。我只想从Python中的R访问data.frame。

data.frame实际上是从另一个R脚本生成的预测，运行大约需要7-8分钟。因此，我希望不再在Python上再次运行它，而是希望它在R中处理并将预测数据帧导入python以进行进一步分析。从那时起，我正在构建进一步的分析模块。在调试分析模块时，我不希望R预测函数一次又一次运行。因此，我想直接从R访问它。