我无法使下面的代码工作，虽然我没有看到这个错误在R中严格工作
from rpy2.robjects.packages import importr
from rpy2 import robjects
import numpy as np
forecast = importr('forecast')
ts = robjects.r['ts']
y = np.random.randn(50)
X = np.random.randn(50)
y = ts(robjects.FloatVector(y), start=robjects.IntVector((2004, 1)), frequency=12)
X = ts(robjects.FloatVector(X), start=robjects.IntVector((2004, 1)), frequency=12)
forecast.Arima(y, xreg=X, order=robjects.IntVector((1, 0, 0)))
考虑到以下代码工作正常，这一点尤其令人困惑
forecast.auto_arima(y, xreg=X)
无论我为X提供什么，使用numpy接口，我都会看到以下回溯。有任何想法吗？
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RRuntimeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-b781220efb93> in <module>()
13 X = ts(robjects.FloatVector(X), start=robjects.IntVector((2004, 1)), frequency=12)
14
---> 15 forecast.Arima(y, xreg=X, order=robjects.IntVector((1, 0, 0)))
/home/skipper/.local/lib/python2.7/site-packages/rpy2/robjects/functions.pyc in __call__(self, *args, **kwargs)
84 v = kwargs.pop(k)
85 kwargs[r_k] = v
---> 86 return super(SignatureTranslatedFunction, self).__call__(*args, **kwargs)
/home/skipper/.local/lib/python2.7/site-packages/rpy2/robjects/functions.pyc in __call__(self, *args, **kwargs)
33 for k, v in kwargs.iteritems():
34 new_kwargs[k] = conversion.py2ri(v)
---> 35 res = super(Function, self).__call__(*new_args, **new_kwargs)
36 res = conversion.ri2py(res)
37 return res
RRuntimeError: Error in `colnames<-`(`*tmp*`, value = if (ncol(xreg) == 1) nmxreg else paste(nmxreg, :
length of 'dimnames' [2] not equal to array extent
编辑：
问题是以下代码行不会计算为列名，这似乎是R方面的期望。
sub = robjects.r['substitute']
deparse = robjects.r['deparse']
deparse(sub(X))
我不太了解这段代码在R中的期望是什么，但我找不到通过返回length == 1的东西来通过此检查的RPy2对象。这对我来说真的像个错误。
R> length(deparse(substitute((rep(.2, 1000)))))
[1] 1
但在Rpy2
[~/]
[94]: robjects.r.length(robjects.r.deparse(robjects.r.substitute(robjects.r('rep(.2, 1000)'))))
[94]:
<IntVector - Python:0x7ce1560 / R:0x80adc28>
[ 78]
这是同一个基本问题的一种表现形式（例如，参见这个other related issue）：R表达式被懒惰地评估并且可以在R中被操纵，这导致不能很好地转换的习语（在Python表达式中被立即评估，并且必须转到AST来操纵代码）。
回答问题的第二部分。在R中，substitute(rep(.2, 1000))将未经评估的表达式rep(.2, 1000)传递给substitute()。在rpy2做
substitute('rep(.2, 1000)')`
正在传递一个字符串; R等价物将是
substitute("rep(.2, 1000)")
以下是让你接近R的deparse(substitute())：
from rpy2.robjects.packages import importr
base = importr('base')
from rpy2 import rinterface
# expression
e = rinterface.parse('rep(.2, 1000)')
dse = base.deparse(base.substitute(e))
>>> len(dse)
1
>>> print(dse) # not identical to R
"expression(rep(0.2, 1000))"
目前，解决此问题的一种方法是将R对象绑定到R符号（最好是在专用环境而不是GlobalEnv中），并使用R调用中的符号作为字符串写入：
from rpy2.robjects import Environment, reval
env = Environment()
for k,v in (('y', y), ('xreg', X), ('order', robjects.IntVector((1, 0, 0)))):
env[k] = v
# make an expression
expr = rinterface.parse("forecast.Arima(y, xreg=X, order=order)")
# evaluate in the environment
res = reval(expr, envir=env)
这不是我作为解决方案而感到高兴的事情，但我从未找到时间来研究更好的解决方案。
编辑：使用rpy2-2.4.0可以使用R符号并执行以下操作：
RSymbol = robjects.rinterface.SexpSymbol
pairlist = (('x', RSymbol('y')),
('xreg', RSymbol('xreg')),
('order', RSymbol('order')))
res = forecast.Arima.rcall(pairlist,
env)
这还不是最直观的界面。可能是使用上下文管理器的东西会更好。
有一种方法可以简单地将变量传递给R而不会出现子情况，并将结果返回给python。你可以在这里找到一个简单的例子https://stackoverflow.com/a/55900840/5350311。我想更清楚你传递给R的是什么以及你将得到什么回报，特别是如果你正在使用For循环和大量变量。