タイトルが問題をカバーしていると思いますが、明確にするために：
pandas python パッケージには、Python でテーブル データを保持するための DataFrame データ型があります。また、 hdf5ファイル形式への便利なインターフェイスも備えているため、単純な dict のようなインターフェイスを使用して pandas DataFrame (およびその他のデータ) を保存できます ( pytablesがインストールされている場合) 。
import pandas
import numpy
d = pandas.HDFStore('data.h5')
d['testdata'] = pandas.DataFrame({'N': numpy.random.randn(5)})
d.close()
ここまでは順調ですね。ただし、同じ hdf5 を RI にロードしようとすると、それほど単純ではないことがわかります。
> library(hdf5)
> hdf5load('data.h5')
NULL
> testdata
$block0_values
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,] 1.498147 0.8843877 -1.081656 0.08717049 -1.302641
attr(,"CLASS")
[1] "ARRAY"
attr(,"VERSION")
[1] "2.3"
attr(,"TITLE")
[1] ""
attr(,"FLAVOR")
[1] "numpy"
$block0_items
[1] "N"
attr(,"CLASS")
[1] "ARRAY"
attr(,"VERSION")
[1] "2.3"
attr(,"TITLE")
[1] ""
attr(,"FLAVOR")
[1] "numpy"
attr(,"kind")
[1] "string"
attr(,"name")
[1] "N."
$axis1
[1] 0 1 2 3 4
attr(,"CLASS")
[1] "ARRAY"
attr(,"VERSION")
[1] "2.3"
attr(,"TITLE")
[1] ""
attr(,"FLAVOR")
[1] "numpy"
attr(,"kind")
[1] "integer"
attr(,"name")
[1] "N."
$axis0
[1] "N"
attr(,"CLASS")
[1] "ARRAY"
attr(,"VERSION")
[1] "2.3"
attr(,"TITLE")
[1] ""
attr(,"FLAVOR")
[1] "numpy"
attr(,"kind")
[1] "string"
attr(,"name")
[1] "N."
attr(,"TITLE")
[1] ""
attr(,"CLASS")
[1] "GROUP"
attr(,"VERSION")
[1] "1.0"
attr(,"ndim")
[1] 2
attr(,"axis0_variety")
[1] "regular"
attr(,"axis1_variety")
[1] "regular"
attr(,"nblocks")
[1] 1
attr(,"block0_items_variety")
[1] "regular"
attr(,"pandas_type")
[1] "frame"
これが私の質問になります。理想的には、R と pandas の間を行ったり来たりすることができます。私は明らかに pandas から R へのラッパーを書くことができます ( pandas MultiIndexを使用すると、よりトリッキーになる可能性があると思いますが)、そのデータを pandas で簡単に使用できるとは思いません。助言がありますか？
おまけ: 私が本当にやりたいのは、R のdata.tableパッケージを pandas データフレームと共に使用することです (キーイング アプローチは、両方のパッケージで疑わしいほど似ています)。その上で何か助けていただければ幸いです。