Rpy2：如何将字典列表转换为R数据框

Question

我有以下字典的Python列表（来自sqlite3行工厂）：

obs = [{'ave': 0.027, 'pap': 0.277}, 
{'ave': 0.29, 'pap': 0.333}, 
{'ave': 0.25, 'pap': 0.5}]

我想将其转换为R data.frame，以便与rpy2 （版本2.3.6）一起使用，因此看起来像这样

    ave   pap  

1 0.027 0.277 
2 0.29  0.333
3 0.25  0.5

我能够将单个“行”转换为data.frame，如下所示：

robjects.DataFrame(obs[0])

    ave   pap 

1 0.027 0.277 

使用robjects.DataFrame(obs)不起作用... ValueError：obj可以是可迭代类的实例（例如Python dict，rpy2.rlike.container OrdDict或类型为rpy2.rinterface.SexpVector的实例） VECSXP

我也尝试使用rpy2.rlike.container.OrdDict(obs)将其转换为OrdDict，但出现ValueError：太多值无法解压

我认为有许多不同的技术可以实现这一目标，而rpy2和Python中的大量数据结构使我感到困惑。

Answer 1

[回答问题和接受的答案]

当obs变得更大时，创建R数据帧并附加它们将导致性能问题。 解决此问题的一种方法是在Python中“转置”结果。

# "transpose" the data structure in Python
from collections import defaultdict
d = defaultdict(list)
for row in obs:
    for colname in row:
        d[colname].append(row[colname])

# Assuming that all data are floats
# (if not the case a mapping between SQLite3 types and R vector types is needed)
for rpy2.robjects.vectors import FloatVector
for colname in d:
    d[colname] = FloatVector(d[colname])

# data frame
from rpy2.robjects import DataFrame
dataf = DataFrame(d)

Answer 2

我实际上找到了一个答案（这可能不是最有效的，但却为我做的事情）：

在Python中：

df = robjects.DataFrame(obs[0])
for ob in obs[1:]:
    df = df.rbind(robjects.DataFrame(ob))

如果有人有更好，更优雅，更有效的解决方案，欢迎他/她发布。