python - rpy2を使用して2dnumpy配列をRファイル形式に保存します

Question

これは初心者の質問ですが、rpy2を使用して2d numpy配列を（圧縮された）R形式のファイルにどのように保存しますか？明確にするために、rpy2に保存してから、後でRを使用して読みたいと思います。データ量が多くなるため、csvは避けたいと思います。

Answer 1

save コマンドが必要なようです。pandas R インターフェイスを使用して、次のようなことを行います。

import numpy as np
from rpy2.robjects import r
import pandas.rpy.common as com
from pandas import DataFrame
a = np.array([range(5), range(5)])
df = DataFrame(a)
df = com.convert_to_r_dataframe(df)
r.assign("foo", df)
r("save(foo, file='here.gzip', compress=TRUE)")

ただし、もっとエレガントな方法があるかもしれません。私はより良い提案を受け入れます。上記の inRが使用されます。

> load("here.gzip")
> foo
  X0 X1 X2 X3 X4
0  0  1  2  3  4
1  0  1  2  3  4

の使用をバイパスしてからnumpy2ripandasを使用できます。次のようなもので：rpy2

from rpy2.robjects import r
from rpy2.robjects.numpy2ri import numpy2ri
a = np.array([[i*2147483647**2 for i in range(5)], range(5)], dtype="uint64")
a = np.array(a, dtype="float64") # <- convert to double precision numeric since R doesn't have unsigned ints
ro = numpy2ri(a)
r.assign("bar", ro)
r("save(bar, file='another.gzip', compress=TRUE)")

次にR：

> load("another.gzip")
> bar
     [,1]         [,2]         [,3]         [,4]         [,5]
[1,]    0 4.611686e+18 9.223372e+18 1.383506e+19 1.844674e+19
[2,]    0 1.000000e+00 2.000000e+00 3.000000e+00 4.000000e+00

Answer 2

これは、列と行の名前を追加するパンダのない例です

import numpy as np
from rpy2.robjects import rinterface, r, IntVector, FloatVector, StrVector

# older (<2.1) versions of rpy2 have globenEvn vs globalenv
# let's fix it a little
if not hasattr(rinterface,'globalenv'):
        warnings.warn('Old version of rpy2 detected')
        rinterface.globalenv = rinterface.globalEnv

var_name = 'r_var'
vals = np.arange(20,dtype='float').reshape(4,5)

# transpose because R is column major vs python is row major 
r_vals = FloatVector(vals.T.ravel())
# make it  a matrix
rinterface.globalenv[var_name]=r['matrix'](r_vals,nrow=vals.shape[0])
# give it some row and column names
r("rownames(%s) <- c%s"%(var_name,tuple('ABCDEF'[i] for i in range(vals.shape[0]))))
r("colnames(%s) <- c%s"%(var_name,tuple(range(vals.shape[1]))))

#save it to file
r.save(var_name,file='r_from_py.rdata')