从 R 导出对象，因此可以将它们导入 Python 脚本

Question

我对 R 不太了解，但我有一个用 R 编写的脚本。该脚本的作用是基于时间序列，它创建一个如下表所示的表格。

我设法分析了多个时间序列并将所有表创建为 R 中的对象。我当然可以将这些单独写入一个我可以用 Python 读取的 excel 文件，但这不是很方便，因为我有几个数百个这样的表。

这些表对象具有以下类：

我试图将它们放入某种字典中，其中每个表在导入 python 后都可以单独调用。然后我找到了一个可以将对象导出到 RData 的选项。这很完美，我可以导入 python，但我不知道如何为所有表自动执行此操作。

save(cluster0,cluster1,cluster2, file = "/Users/jerjely/Desktop/burst.RData")

我发现的另一个选项是保存所有内容，如下所示：

save.image(file = "/Users/jerjely/Desktop/bursts.RData")

但是我无法读入 python，因为它有无法识别的对象。我假设是因为 R 中定义的函数。

总而言之，如果有人能告诉我如何将所有表格的列表填写到第一个命令中，我将非常高兴。或者我的另一个想法是是否可以删除函数和对象，所以我可以只导出所需的对象。

非常感谢任何帮助！

非常感谢！

Answer 1

有这个：Loading .RData files into Python，也许更现代，这个：How to load R's .rdata files into Python?

搜索 python read rdata 给了我很多结果。

对于简单的结构，json 很好。

library(jsonlite)

l <- list(
    cluster1, cluster2, cluster3
)

cat(
    toJSON( l ),
    file="/some/file.json"
)

然后改为阅读。 Python 读取 json 作为早餐。

我注意到这不会保留列名。 （可能也不是行名）：

我没有你的数据，所以再去抓那些可怜的花：

l <- rep(list(head(as.matrix(iris[,1:4]))), 3 )
cat( toJSON( l, pretty=T ) )

[
  [
    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [4.9, 3, 1.4, 0.2],
    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [5, 3.6, 1.4, 0.2],
    [5.4, 3.9, 1.7, 0.4]
  ],
  [
    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [4.9, 3, 1.4, 0.2],
    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [5, 3.6, 1.4, 0.2],
    [5.4, 3.9, 1.7, 0.4]
  ],
  [
    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [4.9, 3, 1.4, 0.2],
    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [5, 3.6, 1.4, 0.2],
    [5.4, 3.9, 1.7, 0.4]
  ]
]

现在如果你将这些数组转换为 data.frame，你会得到这个结构，在 python 中使用它可能更容易吗？

l <- rep(list(head(as.data.frame(iris[,1:4]))), 3 )
cat( toJSON( l, pretty=T ) )

变成这样：

[
  [
    {
      "Sepal.Length": 5.1,
      "Sepal.Width": 3.5,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.9,
      "Sepal.Width": 3,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.7,
      "Sepal.Width": 3.2,
      "Petal.Length": 1.3,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.6,
      "Sepal.Width": 3.1,
      "Petal.Length": 1.5,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5,
      "Sepal.Width": 3.6,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5.4,
      "Sepal.Width": 3.9,
      "Petal.Length": 1.7,
      "Petal.Width": 0.4
    }
  ],
  [
    {
      "Sepal.Length": 5.1,
      "Sepal.Width": 3.5,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.9,
      "Sepal.Width": 3,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.7,
      "Sepal.Width": 3.2,
      "Petal.Length": 1.3,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.6,
      "Sepal.Width": 3.1,
      "Petal.Length": 1.5,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5,
      "Sepal.Width": 3.6,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5.4,
      "Sepal.Width": 3.9,
      "Petal.Length": 1.7,
      "Petal.Width": 0.4
    }
  ],
  [
    {
      "Sepal.Length": 5.1,
      "Sepal.Width": 3.5,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.9,
      "Sepal.Width": 3,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.7,
      "Sepal.Width": 3.2,
      "Petal.Length": 1.3,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.6,
      "Sepal.Width": 3.1,
      "Petal.Length": 1.5,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5,
      "Sepal.Width": 3.6,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5.4,
      "Sepal.Width": 3.9,
      "Petal.Length": 1.7,
      "Petal.Width": 0.4
    }
  ]
]