Python rpy2/dataframe访问中的命名列表等效项

我试图用两种不同的方式从R中的包复制一个例子，从rpy2复制。在第一个例子中，我只是使用

robjects.r

和一个字符串来精确复制和粘贴r代码：

import rpy2.robjects as robjects
import rpy2.robjects.numpy2ri
import rpy2.robjects.pandas2ri
import rpy2.robjects.packages as rpackages

robjects.pandas2ri.activate()
mnp = rpackages.importr('MNP')
base = rpackages.importr('base')

r = robjects.r
r.data('detergent')
rcmd = '''\
mnp(choice ~ 1, choiceX = list(Surf=SurfPrice, Tide=TidePrice,
Wisk=WiskPrice, EraPlus=EraPlusPrice,
Solo=SoloPrice, All=AllPrice),
cXnames = "price", data = detergent, n.draws = 500, burnin = 100,
thin = 3, verbose = TRUE)'''

res = r(rcmd)

这很好，并且重现了我可以直接在R中执行的操作。我还想尝试使用python可访问对象运行此代码，从数据帧传入数据：

import rpy2.rlike.container as rlc
df = robjects.pandas2ri.ri2py(r['detergent'])

choiceX = rlc.TaggedList(['SurfPrice', 'TidePrice', 'WiskPrice', 'EraPlusPrice', 'SoloPrice', 'AllPrice'], 
                         tags=('Surf', 'Tide', 'Wisk', 'EraPlus', 'Solo', 'All'))

res = mnp.mnp('choice ~ 1', 
              choiceX=['SurfPrice', 'TidePrice', 'WiskPrice', 'EraPlusPrice', 'SoloPrice', 'AllPrice'],
              cXnames='price', 
              data=df, n_draws=500, burnin=100,
              thin=3, verbose=True)

此操作失败，错误如下：

Error in xmatrix.mnp(formula, data = eval.parent(data), choiceX = call$choiceX,  : 
  Error: Invalid input for `choiceX.'
 You must specify the choice-specific varaibles at least for all non-base categories.

另一个例子建议用rpy2标记列表替换R命名列表。如果我删除MNP的

choiceX

和

cXnames

参数（它们是可选的），代码将运行，因此看起来pandas数据帧传递正确

我不确定TaggedList在进入R后是否被正确解释为命名列表，或者MNP是否存在将

choiceX

的内容与pandas数据帧关联的问题

有人知道这里发生了什么吗

更新

根据@lgautier的建议，我将代码修改为：

choiceX = rlc.TaggedList([base.as_symbol('SurfPrice'), base.as_symbol('TidePrice'), 
                          base.as_symbol('WiskPrice'), base.as_symbol('EraPlusPrice'), 
                          base.as_symbol('SoloPrice'), base.as_symbol('AllPrice')], 
                         tags=('Surf', 'Tide', 'Wisk', 'EraPlus', 'Solo', 'All'))

res = mnp.mnp(robjects.Formula('choice ~ 1'), 
              choiceX=choiceX,
              cXnames='price', 
              data=df, n_draws=500, burnin=100,
              thin=3, verbose=True)

然而，我得到了一个与之前发布的相同的错误

更新2

按照@lgautier建议的解决方案，以下代码：

choiceX = rlc.TaggedList([base.as_symbol('SurfPrice'),
                          base.as_symbol('TidePrice'), 
                          base.as_symbol('WiskPrice'),
                          base.as_symbol('EraPlusPrice'), 
                          base.as_symbol('SoloPrice'),
                          base.as_symbol('AllPrice')], 
                         tags=('Surf', 'Tide', 'Wisk',
                               'EraPlus', 'Solo', 'All'))

choiceX = robjects.conversion.py2ro(choiceX)
# add the names
choiceX.names = robjects.vectors.StrVector(('Surf', 'Tide',
                                            'Wisk', 'EraPlus',
                                            'Solo', 'All'))

res = mnp.mnp(robjects.Formula('choice ~ 1'), 
              choiceX=choiceX,
              cXnames='price', 
              data=df, n_draws=500, burnin=100,
              thin=3, verbose=True)

仍然会产生错误（尽管是不同的错误）：

as.vector（x，模式）中的

错误：
无法将类型“symbol”强制为类型“any”的向量
---------------------------------------------------------------------------
RRontimeError回溯（最近一次呼叫上次）
在（）
3“价格”，
4数据=df，n_图纸=500，磨合=100，
---->5瘦=3，详细=真）
/Users/lev/anaconda/envs/rmnptest/lib/python2.7/site-packages/rpy2-2.5.6-py2.7-macosx-10.5-x8664.egg/rpy2/robjects/functions.pyc in_uuucall_uu（self，*args，**kwargs）
168 v=kwargs.pop（k）
169夸尔格[r_k]=v
-->170返回超级（SignatureTranslatedFunction，self）。\调用（*args，**kwargs）
171
172模式\u link=re.compile（r'\\link\{（+？）\}）
/Users/lev/anaconda/envs/rmnptest/lib/python2.7/site-packages/rpy2-2.5.6-py2.7-macosx-10.5-x8664.egg/rpy2/robjects/functions.pyc in_uuucall_uu（self，*args，**kwargs）
kwargs.items（）中的k、v为98：
99 new_kwargs[k]=转换.py2ri（v）
-->100 res=super（函数，自身）。\调用（*新参数，**新参数）
101 res=转换。ri2ro（res）
102返回res
RRuntimeError:as.vector（x，模式）中的错误：
无法将类型“symbol”强制为类型“any”的向量

Python代码与您的R不对应。您在发帖时就发现了这一点，所以下面有详细信息。总结是R符号和Python字符串不是等价的（尽管R在某些地方同时允许使用这两种符号会让它自己的用户感到困惑，例如，

library（“MNP”）

和

library（MNP）

都可以使用）

这与这个问题没有什么不同：

…除了

choiceX

将是一个未赋值的R表达式，而不仅仅是一个符号

R代码为：

您拥有的Python是（关于差异的注释）：

choiceX=rlc.TaggedList（['SurfPrice'、'TidePrice'、'WiskPrice'，
“EraPlusPrice”、“SoloPrice”、“AllPrice”]，
标签=（'Surf'、'Tide'、'Wisk'，
‘EraPlus’、‘Solo’、‘All’）
#^-这是一个“标记列表”，R等效值为
#列表（Surf=“SurfPrice”、Tide=“TidePrice”、Wisk=“WiskPrice”，
#EraPlus=“EraPlusPrice”，Solo=“SoloPrice”，All=“AllPrice”）
#与上述R代码更接近的是：
#rlc.TaggedList（[as_symbol（'surffrice'）、as_symbol（'TidePrice'），
#                   ...
#标签=（‘冲浪’、‘潮汐’、…）
res=mnp.mnp（'choice~1'，
#^-这是一个字符串。若要使其成为R公式，请执行以下操作
#robjects.公式（'choice~1'）
choiceX=['SurfPrice'、'TidePrice'、'WiskPrice'，
“EraPlusPrice”、“SoloPrice”、“AllPrice”]，
#^-我想这应该是上面定义的choiceX
cxname='price'，
#^-这是一个字符串，如R中所示
数据=df，
n_=500，burnin=100，
精简=3，详细=真）

编辑：

这意味着下面的方法应该有效

choiceX=robjects.rinterface.parse（“”）
列表（冲浪=冲浪价格，潮汐=潮汐价格，
Wisk=WiskPrice，EraPlus=EraPlusPrice，
Solo=SoloPrice，All=AllPrice）“”）

目前，

rpy2

没有提供许多用于构造R表达式的实用程序。如果变量名是Python级别的参数 你可以考虑这样的事情：

rcode = 'list('+''.join('%s=%s' % (k,v) \
                        for k,v in \
                        (('Surf','SurfPrice'),
                         ('Tide', 'TidePrice'),
                         ('Wisk','WiskPrice'),
                         ('EraPlus','EraPlusPrice'),
                         ('Solo','SoloPrice'),
                         ('All','AllPrice'))) + ')'
choiceX = robjects.rinterface.parse(rcode)

---

谢谢你的建议。正如上面的更新所指出的，我相信我复制了你的建议，但是得到了一个相同的错误。我仍然遗漏了什么吗？谢谢你研究这个问题。第一个解决方法仍然是给出一个错误。请参阅我原始帖子中的更新2。@JoshAdel。啊，是的……choiceX应该是一个未计算的R表达式。The第一种解决方法不起作用。

data(detergent)
mnp(choice ~ 1,
    # ^- this is a "formula", which is an expression in R
    choiceX = list(Surf=SurfPrice, Tide=TidePrice,
                   Wisk=WiskPrice, EraPlus=EraPlusPrice,
                   Solo=SoloPrice, All=AllPrice),
    # ^- this is a list of objects, but with the cautionary note
    #    that R evaluates expressions in argument lazily. Therefore
    #    the safest is to have it as an R expression (it may or may
    #    not work if evaluated, but this depends on the code in
    #    `mnp`)
    cXnames = "price",
    # ^- this is a string
    data = detergent,
    n.draws = 500, burnin = 100,
    thin = 3, verbose = TRUE)

rcode = 'list('+''.join('%s=%s' % (k,v) \
                        for k,v in \
                        (('Surf','SurfPrice'),
                         ('Tide', 'TidePrice'),
                         ('Wisk','WiskPrice'),
                         ('EraPlus','EraPlusPrice'),
                         ('Solo','SoloPrice'),
                         ('All','AllPrice'))) + ')'
choiceX = robjects.rinterface.parse(rcode)