पांडा डेटा फ्रेम का उपयोग कर rpy2 प्रतिगमन का न्यूनतम उदाहरण

Question

पांडा डेटाफ्रेम का उपयोग करके रैखिक प्रतिगमन करने के लिए अनुशंसित तरीका (यदि कोई है) क्या है? मैं कर सकता हूं, लेकिन मेरी विधि बहुत विस्तृत प्रतीत होती है। क्या मैं चीजों को अनावश्यक रूप से जटिल बना रहा हूं?

आर कोड, तुलना के लिए:

x <- c(1,2,3,4,5) 
y <- c(2,1,3,5,4) 
M <- lm(y~x) 
summary(M)$coefficients 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  0.6 1.1489125 0.522233 0.6376181 
x    0.8 0.3464102 2.309401 0.1040880 

अब, मेरी अजगर (2.7.10), rpy2 (2.6.0), और पांडा (0.16.1) संस्करण:

import pandas 
import pandas.rpy.common as common 
from rpy2 import robjects 
from rpy2.robjects.packages import importr 

base = importr('base') 
stats = importr('stats') 

dataframe = pandas.DataFrame({'x': [1,2,3,4,5], 
           'y': [2,1,3,5,4]}) 

robjects.globalenv['dataframe']\ 
    = common.convert_to_r_dataframe(dataframe) 

M = stats.lm('y~x', data=base.as_symbol('dataframe')) 

print(base.summary(M).rx2('coefficients')) 

      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  0.6 1.1489125 0.522233 0.6376181 
x    0.8 0.3464102 2.309401 0.1040880 

वैसे, मुझे pandas.rpy.common के आयात पर एक भविष्यवाणियां मिलती हैं। हालांकि, जब मैं pandas2ri.py2ri(dataframe) की कोशिश की आर (उल्लेख here के रूप में) करने के लिए पांडा से एक dataframe कन्वर्ट करने के लिए, मैं

NotImplementedError: Conversion 'py2ri' not defined for objects of type '<class 'pandas.core.series.Series'>' 

Answer 1

आर मिलता है और अजगर सख्ती से समान है क्योंकि आप अजगर/rpy2 आप जबकि में एक डेटा फ्रेम का निर्माण नहीं कर रहे हैं

अन्यथा आर में वैक्टर (एक डेटा फ्रेम के बिना) का उपयोग करें, rpy2 साथ रूपांतरण शिपिंग यहां काम कर रहा है:

from rpy2.robjects import pandas2ri 
pandas2ri.activate() 
robjects.globalenv['dataframe'] = dataframe 
M = stats.lm('y~x', data=base.as_symbol('dataframe')) 

परिणाम:

>>> print(base.summary(M).rx2('coefficients')) 
      Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  0.6 1.1489125 0.522233 0.6376181 
x    0.8 0.3464102 2.309401 0.1040880 

Answer 2

pandas2ri.activate() पर कॉल करने के बाद पांडस ऑब्जेक्ट्स से कुछ ऑब्जेक्ट्स आर ऑब्जेक्ट्स स्वचालित रूप से होते हैं। उदाहरण के लिए, आप

M = R.lm('y~x', data=df) 

बजाय

robjects.globalenv['dataframe'] = dataframe 
M = stats.lm('y~x', data=base.as_symbol('dataframe')) 

---

import pandas as pd 
from rpy2 import robjects as ro 
from rpy2.robjects import pandas2ri 
pandas2ri.activate() 
R = ro.r 

df = pd.DataFrame({'x': [1,2,3,4,5], 
        'y': [2,1,3,5,4]}) 

M = R.lm('y~x', data=df) 
print(R.summary(M).rx2('coefficients')) 

पैदावार

  Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) 
(Intercept)  0.6 1.1489125 0.522233 0.6376181 
x    0.8 0.3464102 2.309401 0.1040880 

Answer 3

मैं कैसे की विशेष तत्वों को पुनः प्राप्त करने की रूपरेखा द्वारा unutbu's answer को जोड़ सकते हैं का उपयोग कर सकते गुणांक तालिका includin जी, महत्वपूर्ण रूप से, पी -वृत्त।

def r_matrix_to_data_frame(r_matrix): 
    """Convert an R matrix into a Pandas DataFrame""" 
    import pandas as pd 
    from rpy2.robjects import pandas2ri 
    array = pandas2ri.ri2py(r_matrix) 
    return pd.DataFrame(array, 
         index=r_matrix.names[0], 
         columns=r_matrix.names[1]) 

# Let's start from unutbu's line retrieving the coefficients: 
coeffs = R.summary(M).rx2('coefficients') 
df = r_matrix_to_data_frame(coeffs) 

यह हमें एक DataFrame जो हम सामान्य तरीके से उपयोग कर सकते हैं के साथ छोड़ देता है:

In [179]: df['Pr(>|t|)'] 
Out[179]: 
(Intercept) 0.637618 
x    0.104088 
Name: Pr(>|t|), dtype: float64 

In [181]: df.loc['x', 'Pr(>|t|)'] 
Out[181]: 0.10408803866182779