从 R 导出对象，以便将它们导入 Python 脚本

Question

我不太了解 R，但我有一个用 R 编写的脚本。 该脚本的作用是基于一个时间序列，它创建一个如下表所示的表。

我设法分析了多个时间序列并将所有表创建为 R 中的对象。 我当然可以将这些单独写入 excel 文件，我可以使用 Python 读取该文件，但这不是很方便，因为我有数百个这样的表。

这些表对象具有以下 class：

我试图将它们放入某种字典中，其中每个表在导入 python 后可以单独调用。 然后我找到了一个可以将对象导出到 RData 的选项。 这很完美，我可以导入 python，但我不知道如何为所有表自动执行此操作。

save(cluster0,cluster1,cluster2, file = "/Users/jerjely/Desktop/burst.RData")

我发现的另一个选择是保存所有内容，如下所示：

save.image(file = "/Users/jerjely/Desktop/bursts.RData")

但是我无法读入 python，因为它有无法识别的对象。 我假设是因为 R 中定义的功能。

总而言之，如果有人能告诉我如何将所有表的列表填写到第一个命令中，我将非常高兴。 或者我的另一个想法是是否可以删除函数和对象，所以我只能导出所需的对象。

任何帮助是极大的赞赏！

非常感谢！

Answer 1

有这个： Loading.RData files into Python和更现代的可能，这个： How to load R's.rdata files into Python?

搜索python 读取 rdata给了我很多结果。

对于简单的结构 json 在其他方面很好。

library(jsonlite)

l <- list(
    cluster1, cluster2, cluster3
)

cat(
    toJSON( l ),
    file="/some/file.json"
)

然后改为阅读。 Python 读取 json 作为早餐。

我注意到这不会保留列名。 （可能也不是行名）：

我没有你的数据，所以再次抓起可怜的花朵：

l <- rep(list(head(as.matrix(iris[,1:4]))), 3 )
cat( toJSON( l, pretty=T ) )

[
  [
    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [4.9, 3, 1.4, 0.2],
    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [5, 3.6, 1.4, 0.2],
    [5.4, 3.9, 1.7, 0.4]
  ],
  [
    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [4.9, 3, 1.4, 0.2],
    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [5, 3.6, 1.4, 0.2],
    [5.4, 3.9, 1.7, 0.4]
  ],
  [
    [5.1, 3.5, 1.4, 0.2],
    [4.9, 3, 1.4, 0.2],
    [4.7, 3.2, 1.3, 0.2],
    [4.6, 3.1, 1.5, 0.2],
    [5, 3.6, 1.4, 0.2],
    [5.4, 3.9, 1.7, 0.4]
  ]
]

现在，如果您将那些 arrays 转换为 data.frame，您会得到这个结构，在 python 中使用它可能更容易吗？

l <- rep(list(head(as.data.frame(iris[,1:4]))), 3 )
cat( toJSON( l, pretty=T ) )

变成这样：

[
  [
    {
      "Sepal.Length": 5.1,
      "Sepal.Width": 3.5,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.9,
      "Sepal.Width": 3,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.7,
      "Sepal.Width": 3.2,
      "Petal.Length": 1.3,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.6,
      "Sepal.Width": 3.1,
      "Petal.Length": 1.5,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5,
      "Sepal.Width": 3.6,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5.4,
      "Sepal.Width": 3.9,
      "Petal.Length": 1.7,
      "Petal.Width": 0.4
    }
  ],
  [
    {
      "Sepal.Length": 5.1,
      "Sepal.Width": 3.5,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.9,
      "Sepal.Width": 3,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.7,
      "Sepal.Width": 3.2,
      "Petal.Length": 1.3,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.6,
      "Sepal.Width": 3.1,
      "Petal.Length": 1.5,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5,
      "Sepal.Width": 3.6,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5.4,
      "Sepal.Width": 3.9,
      "Petal.Length": 1.7,
      "Petal.Width": 0.4
    }
  ],
  [
    {
      "Sepal.Length": 5.1,
      "Sepal.Width": 3.5,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.9,
      "Sepal.Width": 3,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.7,
      "Sepal.Width": 3.2,
      "Petal.Length": 1.3,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 4.6,
      "Sepal.Width": 3.1,
      "Petal.Length": 1.5,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5,
      "Sepal.Width": 3.6,
      "Petal.Length": 1.4,
      "Petal.Width": 0.2
    },
    {
      "Sepal.Length": 5.4,
      "Sepal.Width": 3.9,
      "Petal.Length": 1.7,
      "Petal.Width": 0.4
    }
  ]
]