有没有一种简单的方法可以将泡菜文件(.pkl(从Pandas Dataframe读取到R中？
一种可能性是导出到 CSV 并让 R 读取 CSV，但这对我来说似乎真的很麻烦，因为我的数据帧相当大。有没有更简单的方法可以做到这一点？
谢谢！
正如Russellpierce在评论中建议的那样，Reticulate非常简单且超级流畅。
install.packages('reticulate')
之后，我根据文档中给出的示例创建了一个这样的 Python 脚本。
蟒蛇文件：
import pandas as pd
def read_pickle_file(file):
pickle_data = pd.read_pickle(file)
return pickle_data
然后我的R文件看起来像：
require("reticulate")
source_python("pickle_reader.py")
pickle_data <- read_pickle_file("C:/tsa/dataset.pickle")
这给了我之前以泡菜格式存储在 R 中的所有数据。
你也可以在 R 中内联完成这一切，而无需离开你的 R 编辑器(前提是你的系统 python 可以到达熊猫(......例如
library(reticulate)
pd <- import("pandas")
pickle_data <- pd$read_pickle("dataset.pickle")
编辑：如果你可以安装和使用{reticulate}软件包，那么这个答案可能已经过时了。 请参阅下面的其他答案以获得更简单的路径。
你可以在python中加载pickle，然后通过python包rpy2(或类似(将其导出到R。 完成此操作后，数据将存在于链接到 python 的 R 会话中。 我怀疑您接下来要做的是使用该会话调用 R 并将 RDS 保存到文件或 RAM 磁盘。 然后在 RStudio 中，您可以重新读回该文件。 查看 R 包rJython和rPython，了解从 R 触发 python 命令的方法。
或者，您可以编写一个简单的 python 脚本来在 Python 中加载数据(可能使用上面提到的 R 包之一(，并将格式化的数据流写入 stdout。 然后，对脚本的整个系统调用(包括指定 pickle 的参数(可以用作在 R 包data.table中fread的参数。 或者，如果您想保持标准功能，您可以使用 system(..., intern=TRUE) 和 read.table 的组合。
像往常一样，有/很多/方法可以给这只特殊的猫剥皮。 基本步骤是：
- 在python中加载数据
- 将数据表达给 R(例如，通过 rpy2 导出对象或将格式化文本写入 stdout，R 准备在另一端接收它(
- 将 R 中的表达式数据序列化为内部数据表示(例如，通过 rpy2 或
fread导出对象( - (可选(使 R 会话中的数据可供另一个 R 会话访问(即，使用 rpy2 关闭循环的步骤，或者如果您一直在使用
fread那么您已经完成了(。
补充上面的答案：您可能需要指向不同的Conda Env才能到达熊猫：
use_condaenv("name_of_conda_env", conda = "<<result_of `which conda`>>")
pd <- import('pandas')
df <- pd$read_pickle(paste0(outdir, "df.pkl"))
reticulate::py_load_object(filename)