RPY2、RPARTがPythonからRへのデータを正しく渡す問題

Question

Python 2.6.5とR 10.0を使用して、RPY2を介してRPARTを実行しようとしています。

Pythonでデータフレームを作成して渡しますが、エラーが表示されます。

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

誰かが私がこのエラーを投げるために私が間違っていることを判断するのを手伝ってくれますか？

私のコードの関連部分はこれです：

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)

2つの変数CrogecとcsplitDataは、フロートタイプのnumpyアレイです。

また、私のデータフレームは次のようになります：

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

そして、フォーミュラは次のようになります：

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

Answer 1

問題は、RPARTのr特異なコードに関連しています（正確には、次のブロック、特に最後の行：

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())

).

それを回避する1つの方法は、コードのブロックを入力しないようにすることです（以下を参照）、またはpython（parent.frame（）が動作するように）からネストされた評価を構築することです。これは期待するほど単純ではありませんが、将来それを楽にする時間を見つけるかもしれません。

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))