Le chargement .RData fichiers en Python

J'ai un tas de .RData temps de la série de fichiers et tiens à les charger directement dans Python sans d'abord convertir les fichiers vers une autre extension (comme .csv). Toutes les idées sur la meilleure façon d'accomplir cette?

InformationsquelleAutor Stu | 2014-01-22
  1. 27

    Gens demander ce genre de chose sur le R et R-dev liste et la réponse habituelle est que le code est la documentation de la .RData format de fichier. Toute autre mise en œuvre dans toute autre langue est dur++.

    Je pense que la seule façon raisonnable est d'installer RPy2 et l'utilisation des R load fonction de cela, la conversion de python approprié des objets que vous allez. Le .RData fichier peut contenir des objets structurés ainsi que des tables simples, alors faites attention.

    Linky: http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.4/html/

    Rapidement:

    >>> import rpy2.robjects as robjects
>>> robjects.r['load'](".RData")

    objets sont maintenant chargé dans la R de l'espace de travail.

    >>> robjects.r['y']
<FloatVector - Python:0x24c6560 / R:0xf1f0e0>
[0.763684, 0.086314, 0.617097, ..., 0.443631, 0.281865, 0.839317]

    C'est un simple scalaire, d est un bloc de données, je peux sous-ensemble pour obtenir des colonnes:

    >>> robjects.r['d'][0]
<IntVector - Python:0x24c9248 / R:0xbbc6c0>
[       1,        2,        3, ...,        8,        9,       10]
>>> robjects.r['d'][1]
<FloatVector - Python:0x24c93b0 / R:0xf1f230>
[0.975648, 0.597036, 0.254840, ..., 0.891975, 0.824879, 0.870136]
    • Un utile commentaire à ajouter: en général, vous voulez manipuler ces objets dans Numpy, je voudrais donc ajouter ce qui suit: from rpy2.robjects import numpy2ri et puis numpy2ri.ri2numpy(r['d']). Vous avez ensuite des tableaux numpy que vous pouvez manipuler dans un "pythonic" façon.
    • il semble que ces jours (numpy 1.11.1), vous pouvez simplement faire np.array( r['d'] ) et je n'ai pas ri2numpy dans numpy2ri plus.
    InformationsquelleAutor Spacedman
  2. 21

    Comme une alternative pour ceux qui préfèrent ne pas avoir à installer de R pour accomplir cette tâche (r2py exige), il y a un nouveau package "pyreadr" qui permet de lire RData et Rds fichiers directement en python sans dépendances.

    C'est un wrapper autour de la bibliothèque C librdata, il est donc très rapide.

    Vous pouvez l'installer facilement avec pip:

    pip install pyreadr

    Comme un exemple, que vous devez faire:

    import pyreadr

result = pyreadr.read_r('/path/to/file.RData') # also works for Rds

# done! let's see what we got
# result is a dictionary where keys are the name of objects and the values python
# objects
print(result.keys()) # let's check what objects we got
df1 = result["df1"] # extract the pandas data frame for object df1

    Les pensions de titres sont ici: https://github.com/ofajardo/pyreadr

    Avertissement: je suis le développeur de ce package.

    • A bien fonctionné. Merci.
    • Excellent ensemble, fonctionne comme annoncé. 5 étoiles mon mec.
    • C'est fantastique
    • c'est beaucoup plus élégant! Merci!!!!
    • Fonctionne comme un charme!
    InformationsquelleAutor Otto Fajardo
  3. 7

    Jupyter Les Utilisateurs D'Ordinateurs Portables

    Si vous utilisez Jupyter ordinateur portable, vous avez besoin de faire 2 étapes:

    Étape 1: allez à http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rpy2 et télécharger Python interface pour le langage R (embedded R) dans mon cas, je vais utiliser rpy2-2.8.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl

    De placer ce fichier dans le même répertoire de travail, vous êtes actuellement.

    Étape 2: Allez à votre Jupyter portable et d'écrire les commandes suivantes 

    # This is to install rpy2 library in Anaconda
!pip install rpy2-2.8.6-cp36-cp36m-win_amd64.whl

    et puis

    # This is important if you will be using rpy2
import os
os.environ['R_USER'] = 'D:\Anaconda3\Lib\site-packages\rpy2'

    et puis 

    import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()

    Cela devrait vous permettre d'utiliser R les fonctions en python. Maintenant, vous devez importer le readRDS comme suit 

    readRDS = robjects.r['readRDS']
df = readRDS('Data1.rds')
df = pandas2ri.ri2py(df)
df.head()

    Félicitations! maintenant, vous avez le Dataframe vous vouliez

    Cependant, je vous conseille de l'enregistrer dans la saumure fichier pour plus tard, le temps d'utilisation de python comme

     df.to_pickle('Data1')

    Alors la prochaine fois que vous pouvez simplement utiliser par

    df1=pd.read_pickle('Data1')
    InformationsquelleAutor rsc05
  4. 2

    Il y a un tiers appelé bibliothèque rpy, et vous pouvez utiliser cette bibliothèque pour charger .RData fichiers. Vous pouvez obtenir ce par le biais d'un pip installer pip instally rpy fera l'affaire, si vous n'avez pas rpy, puis-je vous suggérer de prendre un coup d'oeil à la façon de l'installer. Sinon, vous pouvez simplement faire:

    from rpy import *
r.load("file name here")

    EDIT:

    Il me semble que je suis un peu de la vieille école, il y,s rpy2 maintenant, donc vous pouvez l'utiliser.

    • Toujours à l'aide de rpy? C'est groovy.
    • Si cela vous a aidé, envisager d'accepter la répondre
    InformationsquelleAutor Games Brainiac