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以前に解決されたと思われるこの一見単純な操作に問題がありますが、例が見つかりません。

R 環境では、@data は DataFrame 型ですが、rpy2 (2.2) は Matrix を返します。m を DataFrame に変換するか、robjects.r(query) が DataFrame を返すようにする適切な方法はありますか?

from rpy2.robjects.packages import importr
import rpy2.robjects as robjects

fimport = importr('fImport')

yahooImport = robjects.r('function(x) yahooImport(x)@data')
qqq = yahooImport("QQQ")

print type(qqq)
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yahooImport関数でdata.frameに明示的にキャストしてみることができます。

以下は私のために働いた：

>>> yahooImport = robjects.r('function(x) as.data.frame(yahooImport(x)@data)')

>>> print type(qqq)
<class 'rpy2.robjects.vectors.DataFrame'>
>>> qqq
<DataFrame - Python:0x102412680 / R:0x103c2b310>
[Float..., Float..., Float..., Float..., Float..., Float...]
  Open: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x10241a638 / R:0x1048f1c00>
[58.970000, 58.660000, 59.180000, ..., 102.250000, 102.870000, 102.250000]
  High: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x10241acf8 / R:0x104916000>
[59.700000, 59.320000, 59.190000, ..., 102.310000, 103.470000, 102.310000]
  Low: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x10241add0 / R:0x10491c200>
[58.920000, 58.340000, 58.500000, ..., 99.310000, 100.620000, 100.560000]
  Close: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x10241aef0 / R:0x10486f800>
[59.600000, 58.990000, 58.600000, ..., 100.120000, 102.620000, 102.120000]
  Volume: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x10241d050 / R:0x104875a00>
[43540100.000000, 70148800.000000, 57085500.000000, ..., 8743600.000000, 9688600.000000, 5232000.000000]
  Adj.Close: <class 'rpy2.robjects.vectors.FloatVector'>
  <FloatVector - Python:0x10241d170 / R:0x10485a000>
[59.600000, 58.990000, 58.600000, ..., 48.110000, 49.320000, 49.080000]

yahooImportは、内部的に行列として表されるtimeSeriesオブジェクトを返します。これにより、rpy2の戻り値が行列になります。

于 2011-07-25T13:52:49.863 に答える