rpy2 / R问题通过Python的黄土函数？

Question

我正在尝试通过 Python 中的 Rpy2 在此数据文件上调用 R 函数 loess：http://filebin.ca/azuz9Piv0z8/test.data

当我使用数据的一个子集（前 1000 个点）时它可以工作，但是当我尝试使用整个文件时，我得到一个错误。我的代码：

import pandas
from rpy2.robjects import r
import rpy2.robjects as robjects
data = pandas.read_table(os.path.expanduser("~/test2.data"), sep="\t").values
small_data = data[0:1000, :]
print "small data loess:"
a, b = robjects.FloatVector(list(small_data[:, 0])), \
       robjects.FloatVector(list(small_data[:, 1]))
df = robjects.DataFrame({"a": a, "b": b})
loess_fit = r.loess("b ~ a", data=df)
print loess_fit

print "large data loess:"
a, b = robjects.FloatVector(list(data[:, 0])), \
       robjects.FloatVector(list(data[:, 1]))
df = robjects.DataFrame({"a": a, "b": b})
loess_fit = r.loess("b ~ a", data=df)
print loess_fit

适合small_data 有效，但不适用于data。我得到了错误：

Error in simpleLoess(y, x, w, span, degree, parametric, drop.square, normalize,  : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)
    loess_fit = r.loess("b ~ a", data=df)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/rpy2-2.3.3-py2.7-linux-x86_64.egg/rpy2/robjects/functions.py", line 86, in __call__
    return super(SignatureTranslatedFunction, self).__call__(*args, **kwargs)
  File "/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/rpy2-2.3.3-py2.7-linux-x86_64.egg/rpy2/robjects/functions.py", line 35, in __call__
    res = super(Function, self).__call__(*new_args, **new_kwargs)
rpy2.rinterface.RRuntimeError: Error in simpleLoess(y, x, w, span, degree, parametric, drop.square, normalize,  : 
  NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 1)

如何解决这个问题？我不确定R函数loess或Rpy2接口是否有问题？谢谢。

Answer 1

问题在于您的数据中的 -Inf 值：

DF <- read.table('http://filebin.ca/azuz9Piv0z8/test.data')
DF[!is.finite(DF[,1]) | !is.finite(DF[,2]),]
#        V1   V2
# 5952 -Inf -Inf

Answer 2

既然可以使用statsmodels package in Python for lowess smoothing，为什么还要调用R？

还有一个用于 lowess 的 Bio.Statistics 包，但它似乎不那么准确，我无法让它收敛到 this lowess example。