使用 rpy2 创建临时数据帧：内存问题答案

【问题标题】：Create temporary dataframe with rpy2: memory issue使用 rpy2 创建临时数据帧：内存问题
【发布时间】：2014-10-23 13:31:47
【问题描述】：

这个问题与我的previous one 类似，但比我的previous one 简单。这是我使用 rpy2 从 python 创建 R 数据帧的代码：

import numpy as np
from rpy2 import robjects

Z = np.zeros((10000, 500))
df = robjects.r["data.frame"]([robjects.FloatVector(column) for column in Z.T])

我的问题是重复使用它会导致大量内存消耗。我试图从here 改编这个想法，但没有成功。如何在不逐渐使用所有内存的情况下将许多 numpy 数组转换为数据框以供 R 方法处理？

【问题讨论】：

标签： python r numpy rpy2

【解决方案1】：

您应该确保您使用的是最新版本的 rpy2。使用 rpy2 版本 2.4.2，以下工作很好：

import gc

import numpy as np
from rpy2 import robjects
from rpy2.robjects.numpy2ri import numpy2ri


for i in range(100):
    print i
    Z = np.random.random(size=(10000, 500))
    matrix = numpy2ri(Z)
    df = robjects.r("data.frame")(matrix)

    gc.collect()

我的计算机上的内存使用量从未超过 600 MB。

【讨论】：