В анализе данных и науке о данных Python и R являются популярными языками программирования. В то время как Python имеет мощную библиотеку pandas для манипулирования данными, R предлагает собственный набор возможностей манипулирования данными. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы преобразования DataFrame Pandas в DataFrame R, попутно предоставляя примеры кода.

Метод 1: использование пакета pyper
Пакет pyperобеспечивает связь между Python и R. Сначала установите пакет с помощью pip install pyper. Затем следуйте фрагменту кода ниже:

import pandas as pd
from pyper import *
r = R(use_pandas=True)
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
r.assign("df", df)
r("r_df <- as.data.frame(df)")
r_df = r.get("r_df")

Метод 2: экспорт в CSV и импорт в R
Альтернативный подход — экспортировать DataFrame Pandas в файл CSV, а затем импортировать его в R. Вот пример:

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.to_csv('data.csv', index=False)

В R:

r_df <- read.csv('data.csv')

Метод 3: преобразование фрейма данных Pandas в фрейм данных R с помощью reticulate
Пакет reticulateобеспечивает совместимость между Python и R. Вот пример преобразования фрейма данных Pandas в R DataFrame:

import pandas as pd
import rpy2.robjects as robjects
from rpy2.robjects import pandas2ri
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
r_df = pandas2ri.py2ri(df)

Метод 4: использование featherдля взаимодействия
Пакет featherпредоставляет быстрый и легкий формат двоичных файлов для обмена данными между Python и R:

import pandas as pd
import feather
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
feather.write_dataframe(df, 'data.feather')

В R:

library(feather)
r_df <- read_feather('data.feather')

В этой статье мы рассмотрели несколько методов преобразования DataFrame Pandas в DataFrame R. Эти методы включают использование таких пакетов, как pyper, экспорт в CSV и импорт в R, использование reticulateи использование featherдля обеспечения совместимости. В зависимости от вашего конкретного варианта использования и требований вы можете выбрать наиболее подходящий метод для ваших задач анализа данных в Python и R.

Не забудьте поэкспериментировать с этими методами и выбрать тот, который лучше всего подходит для вашего рабочего процесса. Удачных манипуляций с данными как в Python, так и в R!