problemi con rpy2, rpart passando i dati correttamente in pitone a r

Question

Sto cercando di correre attraverso rpart RPY2 utilizzando Python 2.6.5 e R 10.0.

I creare una cornice di dati in python e farlo passare lungo ma ottengo un errore affermando:

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

Qualcuno può aiutarmi a determinare quello che sto facendo male per gettare questo errore?

la parte rilevante del mio codice è questo:

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)

Le due variabili cLogEC e csplitData sono array NumPy di ??tipo float.

Inoltre, il mio aspetto cornice di dati di questo tipo:

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

e gli sguardi formula in questo modo:

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

Answer 1

Il problema è relativo a R codice asimmetrici nella rpart (per la precisione, il blocco successivo, in particolare nell'ultima riga:

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())

).

Un modo per aggirare che deve evitare di entrare quel blocco di codice (vedi sotto) o può essere per costruire una valutazione nidificata da Python (in modo che si comporta parent.frame ()). Questo non è così semplice come si potrebbe sperare, ma può essere troverò il tempo per rendere più facile in futuro.

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))