Проблема с обработкой rpy2 NA/отсутствующее значение в dataframe от R до Python

Question

У меня возникла проблема при использовании пакета rpy2 для преобразования dataframe, сохраненного в R в Python.

import os 
os.environ['R_HOME'] = '/Library/Frameworks/R.framework/Resources' 

import rpy2.robjects as ro 
from rpy2.robjects import pandas2ri 

# define a trivial dataframe in R 
ro.r('n = c(1,2)') 
ro.r("b = c(NA,'def')") 
ro.r("temp_df = data.frame(n,b)") 

# the dataframe in R shows missing value in one cell as NA 
temp_rdf = ro.r('temp_df') 
print(temp_rdf) 

    n b 
1 1 <NA> 
2 2 def 

# yet the transformed Python dataframe replace the missing value with a string 
temp_pydf = pandas2ri.ri2py(temp_rdf) 
print(temp_pydf) 

    n b 
1 1.0 def 
2 2.0 def 

Я сделал некоторые поиски и нашел этот пост Rpy2 pandas2ri.ri2py() is converting NA values to integers. Это объясняет, почему, но не дает решения для этого. Я хочу иметь значения Null в Python для этих NA в R dataframe. Как я могу это сделать?

Answer 1

Обновление: http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.2/html/rinterface.html

Выше ссылка может иметь полезную информацию о некоторых параметрах. Если вы обнаружите «NA» (укажите пробел) и перейдите ко второму нажатию. Существует один, который выглядит так, как будто он связан с вашей проблемой NA.

Оригинальный пост: Предполагая, что «def», как показано на вашем выходе, идет в качестве строки вы можете заменить его на строку, в которой вы уверены, не является значением в ваших данных, а затем используйте это вместо значения NA, которое не приходит:

Этот пример кода иллюстрирует концепцию.

x = "def" 
type(x) 
x = x.replace("def", "NA") 
x 

Глядя на проблему, что ваш источник имеет две строки, как говорят, «DEF» тот, где он пришел из данных а го другого, где NA преобразуется в Защиту:

1. Преобразовать «четкости» на что-то еще в R
2. принести в данных
3. Теперь «DEF» означает NA
4. использовать его в качестве такового или преобразовать его в то вы можете жить с

Сложность, с которой вы часто сталкиваетесь?

1. если да, то создать тестовую функцию, чтобы проверить ваши данные для «Защиты»

2. если найдено заменить что-то сумасшедшее вы знаете, что данные не будут иметь, как: my_crazy_replacementValue

3. заменить " Защита»с нужным дублером для NA

4. заменить my_crazy_replacementValue с "DEF"

В Python, наиболее распространенное значение для NA, я думаю, что None. Unfortuantely, вы не можете заменить значение с помощью Нет:

string.replace() 

Представляется целесообразным, что должен быть лучший ответ: «Pythonic» способ преобразования заданного значения в кадре данных Нет. Я должен рассмотреть Pandas -> кадры данных, когда я получаю шанс, а затем я могу вернуться и отредактировать этот абзац (или, может быть, кто-то меня побьет). Надеясь, что вышеизложенное может помочь вам в этом.