如何使用带rpy2 rlf.tapply功能的na_rm

我使用rpy2在Python中运行一段R代码，并尝试使用R中的tapply功能，如下所示：

import rpy2.rlike.functional as rlf
import rpy2.robjects.packages as rpackages
minT = rlf.tapply(all_data['T'], list(date), min, na_rm=True)

但是，我得到了这个错误： TypeError:tapply（）获得意外的关键字参数'na_rm'

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在R代码中是na.rm，我知道我需要在rpy2中将“.”切换到“uu”。如何解决此错误？谢谢

作为一个

R

函数，

True

将是

True

，而不是

na\u rm

，它将是

na.rm

from rpy2.robjects.packages import importr
import rpy2.robjects as rlf
rlf.r('tapply(all_data$T, all_data$date,  FUN = min, na.rm=TRUE)')

---

用一个可复制的例子

>>> from rpy2.robjects.packages import importr
>>> import rpy2.robjects as rlf
>>> rlf.r('data(iris)')
>>> rlf.r('out <- tapply(iris$Sepal.Width, iris$Species, FUN = min, na.rm = TRUE)')
>>> rlf.r('out')
#R object with classes: ('array',) mapped to:
#[2.300000, 2.000000, 2.200000]

>>从rpy2.robjects.packages导入导入
>>>将rpy2.robjects作为rlf导入
>>>rlf.r（‘数据（iris）’）
>>>rlf.r（'out是一个
r
函数，
True
将是
True
，而不是
na\u rm
，它将是
na.rm

from rpy2.robjects.packages import importr
import rpy2.robjects as rlf
rlf.r('tapply(all_data$T, all_data$date,  FUN = min, na.rm=TRUE)')


用一个可复制的例子

>>> from rpy2.robjects.packages import importr
>>> import rpy2.robjects as rlf
>>> rlf.r('data(iris)')
>>> rlf.r('out <- tapply(iris$Sepal.Width, iris$Species, FUN = min, na.rm = TRUE)')
>>> rlf.r('out')
#R object with classes: ('array',) mapped to:
#[2.300000, 2.000000, 2.200000]

>>从rpy2.robjects.packages导入导入
>>>将rpy2.robjects作为rlf导入
>>>rlf.r（‘数据（iris）’）
>>>rlf.r（'out您实际上是在从python调用min函数。因此，您使用的rlf.tapply实际上是在执行类似r的函数（例如tapply..），并在python对象中返回它们

我们可以尝试：

import rpy2.rlike.functional as rlf 
import rpy2.robjects.packages as rpackages
import math    
minT = rlf.tapply([float('nan'),1,2,3],[0]*2+[1]*2,min)
# returns [(0, nan), (1, 2)]

minT = rlf.tapply([float('nan'),1,2,3],[0]*2+[1]*2,
lambda x:min([i for i in x if not math.isnan(i)]))
#returns [(0, 1), (1, 2)]

当您使用R中的函数而不是python中的函数时，可以清楚地看到这一点：

rlf.tapply([0,1,2,3],[0]*2+[1]*2,median) 
# returns error

实际上，您是在从python调用min函数，因此您使用的rlf.tapply实际上是在执行类似R的函数（例如tapply..），并在python对象中返回它们

我们可以尝试：

import rpy2.rlike.functional as rlf 
import rpy2.robjects.packages as rpackages
import math    
minT = rlf.tapply([float('nan'),1,2,3],[0]*2+[1]*2,min)
# returns [(0, nan), (1, 2)]

minT = rlf.tapply([float('nan'),1,2,3],[0]*2+[1]*2,
lambda x:min([i for i in x if not math.isnan(i)]))
#returns [(0, 1), (1, 2)]

当您使用R中的函数而不是python中的函数时，可以清楚地看到这一点：

rlf.tapply([0,1,2,3],[0]*2+[1]*2,median) 
# returns error

我先尝试了一下，但它给出了：minT=rlf.tapply（all_data['T']，list（date），min，na.rm=TRUE）^SyntaxError:关键字不能是表达式，^指向na前面的空格。谢谢。我可以复制您的示例，但它不适用于我的数据，因为我正在将我的R数据帧读入pandas数据帧，因此应用R函数to python对象。但我会记住这一点，以便将来使用更简单的R对象！我首先尝试了这一点，但它给出了：minT=rlf.tapply（all_data['T']，list（date），min，na.rm=TRUE）^SyntaxError:关键字不能是表达式，^指向na前面的空格。谢谢。我可以复制您的示例，但它不适用于我的数据，因为我正在将我的R数据帧读入pandas数据帧，因此应用R函数to python对象。但我会记住这一点，以便将来使用更简单的R对象！