Jupyter中如何将R生成的dataframe读取为Python可用的Pandas对象

方法1：使用%Rget魔法命令手动拉取 #

直接对%Rget的返回结果赋值即可，搭配rpy2的转换能力直接得到Pandas DataFrame：

# 按需导入转换工具（新版rpy2可省略）
from rpy2.robjects import pandas2ri
pandas2ri.activate()

# 直接拉取R环境的df_new并赋值给Python变量
df_new_py = %Rget df_new

# 此时df_new_py为标准Pandas DataFrame，可直接用于后续Python逻辑
print(df_new_py.head())

方法2：R单元格执行时直接自动导出（更推荐） #

在%%R魔法参数中添加-o 待导出对象名，R单元格运行完成后对象会自动同步到Python环境：

%%R -i df -o df_new
# -i df 表示从Python导入df到R环境，-o df_new 表示运行完成后把df_new导出回Python
df$time = 1
df_new = df

运行完上述R单元格后，在Python中可直接调用df_new，无需额外拉取代码。

常见问题处理 #

• 若返回对象为R原生格式未自动转换，可手动执行转换：

  import rpy2.robjects as ro
  df_new_py = ro.conversion.rpy2py(%Rget df_new)
  

• 建议使用rpy2 3.0及以上版本，避免版本差异导致的转换异常。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者msh855