在数据框中存储数据

Question

作为一个刚接触Python的人，我正在努力寻找一种将原始数据进行操作并存储在数据框中，然后再使用pandas和R进行操作的方法。

以下是我的一些代码示例：

if 'Subject' in f:
     for i in range (len(time)):
          (...)
                    if  Description[j] == 'response':  
                        RT.append(time[j] - time_stim)
                        motor_time.append(time[j] - time_response)                
                        break

我的原始数据是一个 .txt 文件，如下所示：

Type,Description,Time,Channel 
Categorie,PC,153,1,All 
Stimulus,S11,1510,1,All 
Stimulus,S202,3175,1,All 
Stimulus,EMG_Onset,3978,1,EMGL 
Stimulus,response,4226,1,All 
Categorie,CC,5785,1,All 
Stimulus,S11,7141,1,All 
Stimulus,S202,8807,1,All 
Stimulus,EMG_Onset,9549,1,EMGL
Stimulus,EMG_Onset,9965,1,EMGL 
Stimulus,response,10249,1,All

在这个例子中，我想把从这段代码中获取的RT或motor_time存储在一个尚不存在的数据框中，先用Python，然后再用R。这个数据框需要存储所有实验条件和受试者的所有参数。

在这种情况下，所有结果都存储在数字 np.array 中，我不知道如何将它们与我之前创建的特定 R 代码一起使用。

谢谢。

- S-Oxyde

---

你的“原始”数据是什么格式？请提供一个例子。为什么要坚持混合使用Python和R（虽然这是可能的，但你需要它做什么）？ - lanenok

强烈支持lanenok的建议。除非必须，不要混合使用两种不同的语言，这必然会更加复杂。只需选择其中一种语言并从那里开始。如果确实想在它们之间共享数据框，则R和pandas都可以读/写HDF5。 - JohnE

Answer 1

我首先要说的是，我不认为你有任何理由将Python和R混合使用。

如果你已经在R中进行了分析，可以直接将TXT文件读入R数据框。

df = read.csv("myfile.txt")
head(df)  # to display the first few rows of your data frame

你的第1、2和5列将被转换为因子（如果你需要可以更改）。

如果你需要Python，你可以将文件读入pandas DataFrame。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("myfile.txt")
df.head()  # to display the first few rows of your data frame

如果这不是您问题的解决方案，请说明您想要什么？

有一个rpy包，它允许您在python中使用R代码。无论如何，它需要额外的python编程代码。

至于将pandas数据框导入R：我会将其保存为CSV文件或其他格式（另存为“保存到硬盘”），然后在R中打开。但CSV文件是您最初获得的，所以对您没有意义。

- lanenok

---

谢谢您的回答。我正在寻找的解决方案是提取实际Python代码中打印的所有对象（例如此描述中的RT或Motor_time），并将其放入df中，然后导入到R中，但我没有找到任何不需要重新编写使用Pandas的代码的解决方案。 但我将尝试使用Pandas重新编写Python代码并学习如何使用它，这似乎是最好的解决方案，也许我随后将能够使用Python执行所有计算。 - S-Oxyde

“printed by the actual python code”是什么意思？使用pandas也是“actual python code”。你的例子不清楚，因为f、time、RT和motor_time没有定义。无论如何，如果你的目标是实现结果-选择R。如果你想用Python玩得开心，就选择Python和pandas。 - lanenok

这一次我选择结果，但对于下一组数据，由于时间压力较小，我肯定会使用Python。谢谢你的帮助。 - S-Oxyde

Answer 2

我终于找到了一个简单的方法，可能之前不知道该搜索什么或如何提问，但这是我的解决方案：

df_trans = pd.DataFrame({'Sujet': np.array(subj_id),
                   'Temps_moteur': np.array(motor_time),
                   'TR' : np.array(RT),
                   ...})

并且将其保存并在R中使用：

df_trans.to_csv('x.csv')

谢谢Pandas！

- S-Oxyde