将Python Pandas转换为R数据框。

Question

我要将Python pandas dataframe 转换为R中的dataframe。我找到了几个用于解决这个问题的库

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/r_interface.html

其中之一是rpy2。

但是我找不到保存或传输到R的方法。

首先我尝试了"to_csv"。

df_R = com.convert_to_r_dataframe(df_total)
df_R.to_csv(direc+"/qap/detail_summary_R/"+"distance_"+str(gp_num)+".csv",sep = ",")

但是它会给我一个错误

"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'to_csv'  "

于是我尝试查看它的数据类型，结果是

<class 'rpy2.robjects.vectors.DataFrame'>

我该如何将这个类型的对象保存为CSV文件或者转移到R中?

- JonghoKim

Answer 1

如果标准的文本格式（csv）过于缓慢或笨重，我建议使用feather，这是一个构建在Apache Arrow上的序列化格式。它是由RStudio/ggplot2等的创建者Hadley Wickham和pandas的创建者Wes McKinney明确开发的，用于Python和R之间的性能和互操作性（请参见此处）。 您需要pandas verson 0.20.0+，pip install feather-format，然后您可以使用to_feather/read_feather 操作作为替换to_csv/read_csv 的操作。

df_R.to_feather('filename.feather')
df_R = pd.read_feather('filename.feather')

feather 包的 R 版本为：

df <- feather::read_feather('filename.feather')
feather::write_feather(df, 'filename.feather')

除了一些小的调整（例如，你不能在feather中保存自定义的DataFrame索引，所以你需要先调用df.reset_index()），这是一个快速且易于替换csv、pickle等的工具。

编辑：今天（2022年6月），feather开发移动到了arrow。这意味着不要使用feather库，而要使用arrow。

library(arrow)
df <- arrow::read_feather('filename.feather')

- jayelm

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截至2020年3月，feather / pyarrow不支持包装稀疏矩阵的数据帧。 - Ben Whale

需要写入磁盘吗，还是可以将其序列化为二进制或文本（例如 SQL 服务器表中的字段）从 Python 到 R 反序列化？ - dawid

Answer 2

最近的文档 https://rpy2.github.io/doc/v3.2.x/html/generated_rst/pandas.html 中有一个关于与 pandas 交互的部分。

否则，类型为 rpy2.robjects.vectors.DataFrame 的对象具有方法 to_csvfile，而不是 to_csv：

https://rpy2.github.io/doc/v3.2.x/html/vector.html#rpy2.robjects.vectors.DataFrame.to_csvfile

如果需要在Python和R之间传递数据，除了编写和读取CSV文件以外，还有更有效的方法。尝试使用转换系统：

from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()

from rpy2.robjects.packages import importr

base = importr('base')
# call an R function on a Pandas DataFrame
base.summary(my_pandas_dataframe)

- lgautier

Answer 3

一旦你有了数据框，就可以使用write.table或其包装器之一（例如write.csv）来保存它。

在rpy2中：

import rpy2.robjects as robjects
## get a reference to the R function 
write_csv = robjects.r('write.csv')
## save 
write_csv(df_R,'filename.csv')

- agstudy