sage/RとPandas(Sage)でのデータフレームの相互変換 (竹本氏)¶

made by Y.Sato Sat 18 Oct, 2014¶

RとPandas(Sage)でのデータフレームの相互変換¶

データ変換で使用するパッケージとライブラリ¶

In [1]:

%load_ext sage

In [2]:

# RとPandasのデータフレームを相互に変換する方法
# Sageでは、numpyとpandasをインポート
import pandas as pd
import numpy as np
# Rではjsonliteパッケージを使用
r('library(jsonlite)')
# 例としてR Graphic Cookbookのデータを使用
#r("install.packages('gcookbook')")
r('library(gcookbook)')

Out[2]:

[1] "gcookbook" "jsonlite"  "stats"     "graphics"  "grDevices" "utils"     "datasets"  "methods"  
[9] "base"

RからPandasへのデータフレーム変換¶

In [3]:

# RからJSON形式でデータを持ってくる方法
# 例として、gcookbookのサンプルデータをRから取得する
test_json = r('toJSON(heightweight, pretty=FALSE)')
# heightweight = pd.read_json(sageobj(test_json)); heightweight.head()
heightweight = pd.read_json(sageobj(test_json)['DATA']); heightweight.head()

Out[3]:

	ageMonth	ageYear	heightIn	sex	weightLb
0	143	11.92	56.3	f	85.0
1	155	12.92	62.3	f	105.0
2	153	12.75	63.3	f	108.0
3	161	13.42	59.0	f	92.0
4	191	15.92	62.5	f	112.5

In [4]:

# sageobj(test_json);

In [5]:

# sageobj(test_json)['DATA'];

関数にまとめる¶

In [5]:

# これを関数にまとめる
# Rのデータフレームをpandasのデータフレームに変換する
def RDf2PandaDf(name):
    json_str =  r('toJSON(%s, pretty=FALSE)' % name)
    return pd.read_json(sageobj(json_str)['DATA'])

RDf2PandasDfの使用例¶

In [6]:

print RDf2PandaDf('heightweight').head()

   ageMonth  ageYear  heightIn sex  weightLb
0       143    11.92      56.3   f      85.0
1       155    12.92      62.3   f     105.0
2       153    12.75      63.3   f     108.0
3       161    13.42      59.0   f      92.0
4       191    15.92      62.5   f     112.5

PandasからRへのデータフレームに変換¶

In [9]:

# 同様に関数にまとめる
# pandasのデータフレームをRに渡す
def PandaDf2RDf(df, name):
    l = [dict(zip(df.columns, x)) for x in df.values.tolist()]
    json_str = str(l)
    json_str = json_str.replace("'", '\\"')
    r('%s <- fromJSON("%s")' % (name, json_str))

PandaDf2RDfの使用例¶

In [10]:

# PandasのデータをRに渡す
age = [20, 22, 25, 27, 21, 23, 37, 31, 61, 45, 41, 32]
sex = ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M', 'F', 'M']
df = pd.DataFrame({'age': age, 'sex': sex}); df.head()

Out[10]:

	age	sex
0	20	F
1	22	M
2	25	M
3	27	M
4	21	F

In [11]:

PandaDf2RDf(df, "a")
r('a')

Out[11]:

In [ ]: