如何像导入本地Python函数一样从R包导入函数并使用其所有输出？

Question

库(Benchmarking)中有一个名为dea(x，y，*args)的函数，它返回有用的对象。我在下面描述了三个关键的问题：

crs = dea(mydata_matrix_x, my_data_matrix_y, RTS="IN", ORIENTATION= "in") # both matrixes have N rows

efficiency(crs) # a 'numeric' type object which looks like a 1xN vector
peers(crs) # A matrix: Nx2 (looks to me like a pandas dataframe when run in .ipynb file with R kernel)
lambda(crs) # A matrix: Nx2 of type dbl (also looks like a dataframe)

现在，我想以编程方式更改my_data_matrix_x。这个矩阵代表了我的输入。首先，它将是一个Nx10矩阵。然而，我打算依次删除每一列，并在Nx9矩阵上运行dea()，然后绘制出的效率分数。问题是，我不知道如何在R中实现这一点(除其他外)，我宁愿通过用Python编写我所有的代码并以某种方式从R脚本导入这个dea()函数来规避这个问题。

我相信最好的解决方案是从文件中读和写：

from Benchmarking_script.r import dea

def test_inputs(data, input):
    INPUTS = ['input 1', 'input2', 'input3', 'input4,' 'input5']
    OUTPUTS = ['output1', 'output2']
    data_inputs = data.drop(f"{input}", axis=1)
    data_outputs = data[OUTPUTS]

    data_inputs.to_csv("my_inputs.csv")
    data_outputs.to_csv("my_outputs.csv")

    run Benchmarking.dea(data_inputs, data_outputs, RTS="crs", ORIENTATION="in")

显然，这最后一行是行不通的:我有兴趣听到灵活的(简单的！)将此dea()函数当作本机Python函数具体运行的方法

相关的SO问题

我发现最近的答案是Importing any function from an R package into python

在修改我编写的代码时

import pandas as pd
data = pd.read_csv("path/to_data.csv")


import rpy2
import rpy2.robjects as robjects
import rpy2.robjects.packages as rpackages
from rpy2.robjects.vectors import StrVector
from rpy2.robjects.packages import importr
utils = rpackages.importr('utils')
utils.chooseCRANmirror(ind=1)

packnames = ('Benchmarking')
utils.install_packages(StrVector(packnames))

Benchmarking = importr('Benchmarking')

crs = Benchmarking.dea(data['Age'], data['CO2'], RTS='crs', ORIENTATION='in')

--------------------------------------------------------------
NotImplementedError: Conversion 'py2rpy' not defined for objects of type '<class 'pandas.core.series.Series'>'

因此，将函数作为Python文件进行本机导入没有起作用

Answer 1

第二种方法是前进的道路。您需要使用转换器上下文，以便python和r变量能够自动转换。具体来说，请尝试使用随pandas2ri附带的rpy2子模块。就像这样：

from rpy2.robjects import pandas2ri

with pandas2ri:
    crs = Benchmarking.dea(data['Age'], data['CO2'], RTS='crs', ORIENTATION='in')

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