使用 pandas 数据框的 rpy2 回归的最小示例

Question

使用 pandas 数据框进行线性回归的推荐方法（如果有）是什么？我可以做到，但我的方法似乎很复杂。我是不是把事情搞得不必要的复杂了？

R代码，对比：

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

现在，我的 python (2.7.10)、rpy2 (2.6.0) 和 pandas (0.16.1) 版本：

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

顺便说一句，我在导入 pandas.rpy.common 时收到 FutureWarning。但是，当我尝试 pandas2ri.py2ri(dataframe) 将数据帧从 pandas 转换为 R（如前所述 here）时，我得到

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

Answer 1

R 和 Python 并不完全相同，因为您在 Python/rpy2 中构建数据框，而在 R 中使用向量（没有数据框）。

否则，rpy2 附带的转换似乎在此处起作用：

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

结果：

>>> 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

调用 pandas2ri.activate() 后，一些从 Pandas 对象到 R 对象的转换会自动发生。例如，您可以使用

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

而不是

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'))

产量

            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

我可以通过概述如何检索系数的特定元素 table 来补充，其中关键的是 p 值。

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)

这给我们留下了一个我们可以通过正常方式访问的 DataFrame：

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

使用 pandas 数据框的 rpy2 回归的最小示例

Minimal example of rpy2 regression using pandas data frame

r

pandas

rpy2