如何在python中从rpy2中的R数据中选择列？

Question

我在python中有一个rpy2中的dataframe，我想从它中提取列。这个R码的rpy2等效值是什么？

df[,c("colA", "colC")]

这样可以得到第一列：

mydf.rx(1)

但是我怎样才能拉出一组列，例如第一、第三和第五列？

mydf.rx([1,3,5])

不管用。以下方面也没有：

mydf.rx(rpy2.robjects.r.c([1,3,5]))

Answer 1

我认为答案是：

# cols to select
c = rpy2.robjects.IntVector((1,3))
# selection from df
mydf.rx(True, c)

Answer 2

或者，您可以将R数据框架传递到Python熊猫数据框架中，并将得到的1、3、5列的子集：

#!/usr/bin/python
import rpy2
import rpy2.robjects as ro
import pandas as pd
import pandas.rpy.common as com

# SOURCE R SCRIPT INSIDE PYTHON 
ro.r.source('C:\\Path\To\R script.R') 

# DEFINE PYTHON DF AS R DF
pydf = com.load_data('rdf')
cols = pydf[[1,3,5]]

Answer 3

我发现最好的方法就是做这件简单的事情：

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

dataframe = robjects.r('data.frame')
df_rpy2 = dataframe([1,2,],[5,6])
df_pd = pd.DataFrame({'A': [1,2], 'B': [5,6]})

base = importr('base') #Creates an instance of R's base package 
pandas2ri.activate() #Converts any pandas dataframe to R equivalent

base.colnames(df_pd) #Finds the column names of the dataframe df_pd 
base.colnames(df_rpy2) #Finds the column names of the dataframe df_rpy2

产出如下：

R object with classes: ('character',) mapped to:
<StrVector - Python:0x7fa3504d3048 / R:0x10f65ac0>
['X1L', 'X2L', 'X5L', 'X6L']

R object with classes: ('character',) mapped to:
<StrVector - Python:0x7fa352493548 / R:0x103b6e40>
['A', 'B']

这对于使用熊猫和rpy2创建的数据集都有效。希望这能有所帮助！