Python Rpy2问题，将df转换回熊猫

我已经处理了一个R数据帧：

import rpy2.robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2.robjects import pandas2ri

from rpy2.robjects.conversion import localconverter
pandas2ri.activate()
import pandas as pd

%%R
n = c(2, 3, 5) 
s = c("aa", "bb", "cc")
b = c(TRUE, FALSE, TRUE) 
r_df = data.frame(n, s, b)
r_df[['c']]=NA

r_df

#out:
#  n  s b  c
#1 2 aa 1 NA
#2 3 bb 0 NA
#3 5 cc 1 NA

当我将其转换为pandas时，它用整数替换

NA

with localconverter(ro.default_converter + pandas2ri.converter):
    pd_from_r_df = ro.conversion.rpy2py(ro.r('r_df'))

pd_from_r_df
#Out:
#   n        s  b   c
#1  2.0     aa  1   -2147483648
#2  3.0     bb  0   -2147483648
#3  5.0     cc  1   -2147483648

我尝试在

r\u df

的列中设置不同的数据类型，但没有成功。如何解决此问题

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注意，在转换为pandas之前，将

r\u-df[is.na（r\u-df）]='None'

设置可以解决此问题。但它应该比这更简单

可能的问题是，R对于布尔值（“R行话中的逻辑向量”）和整数值有一个“NA”值，而Python/numpy没有

查看以下两个示例之间

dtype

的变化：

In [1]: import pandas                     

In [2]: pandas.Series([True, False, True])
Out[2]: 
0     True
1    False
2     True
dtype: bool

In [3]: pandas.Series([True, False, None])
Out[3]: 
0     True
1    False
2     None
dtype: object

这里发生的情况是，R数据帧中的列“c”属于“逻辑”类型（

LGLSXP

），但在c中，这是一个整数值的R数组，仅使用0、1和-2147483648中的一个（分别用于

FALSE

、

TRUE

和

NA

）。rpy2转换器正在转换为整数的

numpy

向量，因为：

• rpy2

  实现允许跨两种语言匹配C数组

• numpy

  使用该接口（）

诚然，这只是实现转换的方法之一，在某些情况下，这不是最方便的方法。使用自定义转换器可以获得更适合您的行为

PS:下面是关于您的解决方法的另一个注意事项

注意，将r_-df[is.na（r_-df）]设置为“无”，然后再转换为熊猫 解决了这个问题。但它应该比这更简单

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这里发生的是，您正在将R布尔向量转换为字符串向量。

非常感谢，这很有趣。您将如何使用自定义转换器？你能提供更多关于你的意思的细节吗？非常感谢。文档是一个不错的起点：。然后是熊猫的rpy2转换代码。