我之前在Windows环境下用rpy2调用R时也碰到过一模一样的WinError 126问题，大概率是rpy2找不到R的依赖库、环境变量配置缺失，或者版本不兼容导致的。结合你的代码场景，给你几个实用的排查和解决方向：

1. 检查R的环境变量配置 #

• 首先确认你已经正确安装了R，找到R的安装目录下的bin\x64路径（比如C:\Program Files\R\R-4.3.1\bin\x64）
• 把这个路径添加到系统的PATH环境变量中，同时把R的根目录（比如C:\Program Files\R\R-4.3.1）设置为R_HOME环境变量
• 重启你的Python编辑器（比如VS Code、PyCharm）或者终端，让环境变量生效
• 可以在命令行输入R --version验证R是否能正常调用，如果能输出版本信息，说明环境变量配置没问题

2. 确保rpy2和R版本兼容 #

不同版本的rpy2对R的版本有严格要求，比如：

• rpy2 3.5.x 支持 R 3.6.x 到 R 4.2.x
• rpy2 3.6.x+ 支持 R 4.0.x 到 R 4.3.x
  你可以根据自己的R版本，安装对应兼容的rpy2版本，命令如下：

pip install rpy2==3.5.10  # 替换成对应兼容的版本号

3. 手动在代码中指定R路径（环境变量不生效时） #

如果环境变量配置后还是不行，可以在Python代码开头手动指定R的安装路径，强制让rpy2找到R：

import os
# 替换成你实际的R安装路径
os.environ['R_HOME'] = 'C:/Program Files/R/R-4.3.1'
os.environ['PATH'] += ';C:/Program Files/R/R-4.3.1/bin/x64'

# 之后再导入rpy2相关模块
import numpy as np
import pandas as pd
import rpy2.robjects as ro
import rpy2.robjects.numpy2ri
rpy2.robjects.numpy2ri.activate()

# 后续你的数据处理代码
time_series_data = pd.read_csv(daily_file_path, sep=",", header=None).values
nr,nc = time_series_data.shape
r_time_series_data = ro.r.matrix(time_series_data, nrow=nr, ncol=nc)
ro.r.assign("r_time_series_data", r_time_series_data)

注意路径要用正斜杠/或者双反斜杠\\，避免Python的转义字符问题。

4. 安装Microsoft Visual C++ Redistributable #

R在Windows上运行依赖VC运行库，如果你的系统没有安装对应的版本，会出现找不到模块的错误。你需要下载并安装和你的R版本匹配的VC Redistributable：

• R 4.0+ 版本通常需要VC++ 2019或2022版本的运行库
• 安装完成后重启电脑，再尝试运行你的代码

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3104352