从CSV到Ndarray，再到RPY2，

Question

我可以用rec2csv制作numpy ndarrays，

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，我不知道如何将其带入RPY2可用的R数据框架中，

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

我不是100％确定我理解您的问题，但是有几件事：

1）如果可以的话，您可以直接读取CSV，也就是说：

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

之后，您可以在以后的功能中参考所得数据框架。

或2）您可以将numpy数组转换为数据框架 - 为此，您需要导入软件包'rpy2.Robjects.numpy2ri'

然后，您可以做类似的事情：

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)

或您想要的其他功能。可能会有一种更直接的方法 - 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个都可以带您到需要的地方吗？

Answer 2

只是为了从CSV文件中获取RPY2数据帧，在RPY2.3中，您可以做：

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

文档 这里.