Rで分析したデータを、Pythonから分析したい (パッケージがPythonにしかない、Pythonのコード資産を活用したい、など) 場合のメモ。

自分のケース

Rの{caret}で機械学習にかけたデータを、Tensorflow/kerasを使ったニューラルネットワークにかけたい。
RでもTensorflow/kerasは使えるが、Pythonに比べると使いづらい。
分析用のデータは一旦csvに吐き出した後、R内でデータ型など加工しており、RDataに保存している。
RDataは2種類あり、説明変数のデータと、複数の目的変数が格納されているデータ。
目的変数の番号を指定して、説明変数＋欲しい目的変数を取得したい。

使うもの

データを保存しているRData
pyper

自分が書いたコード

def readR(i):
	r = pyper.R(use_numpy='True', use_pandas='True')
	r("load('data/train.RData')")
	r("train <- as.data.frame(train[,-1])") # 1列目はIDなので除外
	r.assign(obj="i", val=i)
	r("load('data/score.RData')")
	r("target <- score[,i+1]") # 1列目はIDなので除外
	r("name <- colnames(score[,-1])")
	r("name <- gsub(':', '', name)")
	r("name <- name[i]")

	# pyperからpandasへ引き渡し
	train = pd.DataFrame(r.get('train'))
	score = pd.DataFrame(r.get('target'))
	name = str(i).zfill(2) + "_" + r.get('name')

	return train, score, name

trainが説明変数のデータ、scoreが目的変数のデータ (今考えると名前が変だ)。
3つめの返り値のnameは、目的変数の名前がカラムに書いてあるので、それを使っている。
nameを取得するのは、出力ファイルのディレクトリ名にするため。
汎用性を考えると、

簡単な説明

Pythonのpyperパッケージを使う。
Rのdata.frame型を引き取る際に、pandasのpd.DataFrameとして受け取るので、インスタンス作成時のオプションのuse_pandas='True'は必須。
use_numpy='True'はしなくても動くかもしれないが、別にしないメリットもあまりないので。
pyperの中は基本的にRのコマンドを書いていき、最後にr.get()でRのオブジェクトをPythonに引き渡すだけ。特に難しいことはないはず。

やってみた感想

思ったよりもメモリを食う。r.get()でRからPythonにオブジェクトを引き渡す時に、恐らくオブジェクトをまるごとコピーするのだが、そのせいでRで読んでた時の2倍＋αのメモリを食う (+αどころか、元の3倍くらい食ってる気が……)。
巨大なデータのやり取りにpyperを使うのは避けた方が良さそう。

あと、scoreの方のデータフレームは、1列ずつ読み込んだが、全部一気に読み込もうとするとエラーで上手く行かなかった。
理由はよくわからないが、今思うとメモリが溢れていたのかもしれない……