Pandas - как преобразовать r dataframe обратно в pandas?

Ответ 1

Начиная с версии 2.4.0 rpy2, преобразование фреймов данных между rpy2 и pandas включается как дополнительный модуль. С ним не нужно явно конвертировать, это будет сделано на лету.

Документация содержит примеры (также доступны в виде блокнота Jupyter - ссылка доступна вверху страницы): https://rpy2.github.io/doc/latest/html/pandas.html#interoperability-with-pandas

Примечание: оригинальный ответ на этот вопрос рекомендовал следующее.

from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()

Если по какой-либо причине требуется явное преобразование, это функции pandas2ri.py2ri() и pandas2ri.ri2py() (это были pandas2ri.pandas2ri() и pandas2ri.ri2pandas()).

Ответ 2

Как предложено lgautier, это можно сделать с помощью pandas2ri.

Вот пример кода для конвертирования данных rpy (rdf) в pandas dataframe (pd_df):

from rpy2.robjects import pandas2ri

pd_df = pandas2ri.ri2py_dataframe(rdf)

Ответ 3

Учитывая ваш импорт, он выглядит следующим образом:

com.convert_robj(rdf)

Например,

In [480]: dfrm
Out[480]:
           A          B  C
0   0.454459  49.916767  1
1   0.943284  50.878174  1
2   0.974856  50.335679  2
3   0.776600  50.782104  1
4   0.553895  50.084505  1
5   0.514018  50.719019  2
6   0.915413  50.513962  0
7   0.771571  49.859855  2
8   0.068619  49.409657  0
9   0.728141  50.945174  2
10  0.388115  47.879653  1
11  0.960172  49.680258  0
12  0.015216  50.067968  0
13  0.495024  50.286287  1
14  0.565954  49.909771  1
15  0.992279  49.009696  1
16  0.179934  49.554256  0
17  0.521243  47.854791  0
18  0.551241  51.076262  1
19  0.713271  49.418503  0
20  0.801716  50.660304  1

In [481]: rdfrm = com.convert_to_r_dataframe(dfrm)

In [482]: rdfrm
Out[482]:
<DataFrame - Python:0x14905cf8 / R:0x1600ee98>
[FloatVector, FloatVector, IntVector]
  A: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0xf9d0b00 / R:0x140e2620>
[0.454459, 0.943284, 0.974856, ..., 0.551241, 0.713271, 0.801716]
  B: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0xf9d0878 / R:0x125aa240>
[49.916767, 50.878174, 50.335679, ..., 51.076262, 49.418503, 50.660304]
  C: <class 'rpy2.robjects.vectors.IntVector'>
  <IntVector - Python:0x11fceef0 / R:0x13f0d918>
[       1,        1,        2, ...,        1,        0,        1]

In [483]: com.convert_robj(rdfrm)
Out[483]:
           A          B  C
0   0.454459  49.916767  1
1   0.943284  50.878174  1
2   0.974856  50.335679  2
3   0.776600  50.782104  1
4   0.553895  50.084505  1
5   0.514018  50.719019  2
6   0.915413  50.513962  0
7   0.771571  49.859855  2
8   0.068619  49.409657  0
9   0.728141  50.945174  2
10  0.388115  47.879653  1
11  0.960172  49.680258  0
12  0.015216  50.067968  0
13  0.495024  50.286287  1
14  0.565954  49.909771  1
15  0.992279  49.009696  1
16  0.179934  49.554256  0
17  0.521243  47.854791  0
18  0.551241  51.076262  1
19  0.713271  49.418503  0
20  0.801716  50.660304  1

С документами:

In [475]: com.convert_robj?
Type:       function
String Form:<function convert_robj at 0x13e85848>
File:       /mnt/epd/7.3-2_pandas0.12/lib/python2.7/site-packages/pandas/rpy/common.py
Definition: com.convert_robj(obj, use_pandas=True)
Docstring:
Convert rpy2 object to a pandas-friendly form

Parameters
----------
obj : rpy2 object

Returns
-------
Non-rpy data structure, mix of NumPy and pandas objects

Ответ 4

Используйте pandas для чтения фрейма данных rpy2, r_df. Это позволит избежать предупреждения об устаревании: "FutureWarning: from_items устарел. Используйте DataFrame.from_dict (dict (items),...) вместо"

type(r_df) "rpy2.robjects.vectors.DataFrame".
type(pd_df) - "pandas.core.frame.DataFrame"

pd_df = pd.DataFrame.from_dict({ key: np.asarray(r_df.rx2(key)) for key in r_df.names })