problèmes avec rpy2, les données passant rpart correctement de python à r

Question

Je suis en train de courir à travers rpart RPY2 en utilisant Python 2.6.5 et R 10.0.

Je crée une trame de données en python et passer le long, mais je reçois une erreur indiquant:

Error in function (x)  : binary operation on non-conformable arrays
Traceback (most recent call last):
  File "partitioningSANDBOX.py", line 86, in <module>
    model=r.rpart(**rpart_params)
  File "build/bdist.macosx-10.3-fat/egg/rpy2/robjects/functions.py", line 83, in __call__
  File "build/bdist.macosx-10.3-fat/egg/rpy2/robjects/functions.py", line 35, in __call__
rpy2.rinterface.RRuntimeError: Error in function (x)  : binary operation on non-conformable arrays

aide quelqu'un peut me déterminer ce que je fais tort de jeter cette erreur?

la partie pertinente de mon code est le suivant:

import numpy as np
import rpy2
import rpy2.robjects as rob
import rpy2.robjects.numpy2ri


#Fire up the interface to R
r = rob.r
r.library("rpart")

datadict = dict(zip(['responsev','predictorv'],[cLogEC,csplitData]))
Rdata = r['data.frame'](**datadict)
Rformula = r['as.formula']('responsev ~.')
#Generate an RPART model in R.
Rpcontrol = r['rpart.control'](minsplit=10, xval=10)
rpart_params = {'formula' : Rformula, \
       'data' : Rdata,
       'control' : Rpcontrol}
model=r.rpart(**rpart_params)

Les deux variables cLogEC et csplitData sont des tableaux numpy de type float.

En outre, mon apparence comme cadre de données ceci:

In [2]: print Rdata
------> print(Rdata)
   responsev predictorv
1  0.6020600        312
2  0.3010300        300
3  0.4771213        303
4  0.4771213        249
5  0.9242793        239
6  1.1986571        297
7  0.7075702        287
8  1.8115750        270
9  0.6020600        296
10 1.3856063        248
11 0.6127839        295
12 0.3010300        283
13 1.1931246        345
14 0.3010300        270
15 0.3010300        251
16 0.3010300        246
17 0.3010300        273
18 0.7075702        252
19 0.4771213        252
20 0.9294189        223
21 0.6127839        252
22 0.7075702        267
23 0.9294189        252
24 0.3010300        378
25 0.3010300        282

et la formule se présente comme suit:

In [3]: print Rformula
------> print(Rformula)
responsev ~ .

Answer 1

Le problème est lié à R Code idiosyncratique dans rpart (pour être précis, le bloc suivant, et en particulier la dernière ligne:

m <- match.call(expand.dots = FALSE)
m$model <- m$method <- m$control <- NULL
m$x <- m$y <- m$parms <- m$... <- NULL
m$cost <- NULL
m$na.action <- na.action
m[[1L]] <- as.name("model.frame")
m <- eval(m, parent.frame())

).

Une façon de contourner cela est d'éviter d'entrer dans ce bloc de code (voir ci-dessous) ou peut-être de construire une évaluation imbriquée à partir de Python (donc qui se comporte parent.frame ()). Ce n'est pas aussi simple que l'on pourrait espérer, mais peut-être que je vais trouver le temps de le rendre plus facile à l'avenir.

from rpy2.robjects import DataFrame, Formula
import rpy2.robjects.numpy2ri as npr
import numpy as np
from rpy2.robjects.packages import importr
rpart = importr('rpart')
stats = importr('stats')

cLogEC = np.random.uniform(size=10)
csplitData = np.array(range(10), 'i')

dataf = DataFrame({'responsev': cLogEC,
                   'predictorv': csplitData})
formula = Formula('responsev ~.')
rpart.rpart(formula=formula, data=dataf, 
            control=rpart.rpart_control(minsplit = 10, xval = 10),
            model = stats.model_frame(formula, data=dataf))