2

我有一个 Python 字典列表如下（来自 sqlite3 行工厂）：

obs = [{'ave': 0.027, 'pap': 0.277}, 
{'ave': 0.29, 'pap': 0.333}, 
{'ave': 0.25, 'pap': 0.5}]

我想将其转换为 R data.frame 以便与rpy2（版本 2.3.6）一起使用，使其看起来像这样

    ave   pap  

1 0.027 0.277 
2 0.29  0.333
3 0.25  0.5

我能够将单个“行”转换为 data.frame，如下所示：

robjects.DataFrame(obs[0])

    ave   pap 

1 0.027 0.277

使用robjects.DataFrame(obs)不起作用... ValueError: obj 可以是可迭代类的实例（例如 Python dict、rpy2.rlike.container OrdDict 或 VECSXP 类型的 rpy2.rinterface.SexpVector 的实例

我也尝试将其转换为 OrdDict 使用rpy2.rlike.container.OrdDict(obs)但得到 ValueError: too many values to unpack

我认为有很多不同的技术可以实现这一点，而 rpy2 和 Python 中的大量数据结构让我感到困惑。

4

2 回答 2

4

[回答问题和接受的答案]

当 obs 变大时，创建 R 数据帧并附加它们会导致性能问题。解决这个问题的一种方法是在 Python 中“转置”结果。

# "transpose" the data structure in Python
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
for row in obs:
    for colname in row:
        d[colname].append(row[colname])

# Assuming that all data are floats
# (if not the case a mapping between SQLite3 types and R vector types is needed)
for rpy2.robjects.vectors import FloatVector
for colname in d:
    d[colname] = FloatVector(d[colname])

# data frame
from rpy2.robjects import DataFrame
dataf = DataFrame(d)
于 2013-08-15T10:39:55.867 回答
1

我实际上找到了一个答案（这可能不是最有效的，但对我有用）：

在 Python 中：

df = robjects.DataFrame(obs[0])
for ob in obs[1:]:
    df = df.rbind(robjects.DataFrame(ob))

如果有人有更好、更优雅、更高效的解决方案，欢迎发布。

于 2013-06-05T10:11:51.533 回答