我打算将 Python pandas 数据框转换为 R 中的数据框。 我找到了几个解决这个问题的库
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/r_interface.html
这是rpy2
但我找不到保存或转移到 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 = ",")
但它给了我一个错误
"AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'to_csv' "
所以我尝试查看它的数据类型 是
<class 'rpy2.robjects.vectors.DataFrame'>
如何将此类型对象保存到 csv 文件或传输到 R？
【问题讨论】：
如果标准的基于文本的格式 (csv) 太慢或太笨重，我推荐feather，这是一种基于Apache Arrow 的序列化格式。它是由 RStudio/ggplot2/etc (Hadley Wickham) 和 pandas (Wes McKinney) 的创建者明确开发的，旨在提高 Python 和 R 之间的性能和互操作性（请参阅 here）。
您需要 pandas 版本 0.20.0+、pip install feather-format，然后您可以使用 to_feather/read_feather 操作作为 to_csv/read_csv 的直接替换：
df_R.to_feather('filename.feather')
df_R = pd.read_feather('filename.feather')
R 等效项（使用包 feather）是
df <- feather::read_feather('filename.feather')
feather::write_feather(df, 'filename.feather')
除了一些小的调整（例如，您不能在羽毛中保存自定义 DataFrame 索引，因此您需要先调用df.reset_index()），这是csv、@987654335 的快速简便的直接替代品@等
【讨论】：
最近的文档https://rpy2.github.io/doc/v3.2.x/html/generated_rst/pandas.html 有一个关于与pandas 交互的部分。
否则rpy2.robjects.vectors.DataFrame 类型的对象有一个方法to_csvfile，而不是to_csv：
https://rpy2.github.io/doc/v3.2.x/html/vector.html#rpy2.robjects.vectors.DataFrame.to_csvfile
如果想在 Python 和 R 之间传递数据，有比写入和读取 CSV 文件更有效的方法。试试转换系统：
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)
【讨论】：
获得 data.frame 后，您可以使用 write.table 或后者的包装器之一保存它，例如 writee.csv。
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')
【讨论】：