使用Pandas数据框进行rpy2回归的最小示例

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas数据框来执行rpy2回归的最小示例。Pandas是一个常用的Python数据分析库，rpy2是一个将Python和R语言集成起来的包。

为了演示回归的过程，我们将使用一个简单的数据集，其中包含一个人的年龄和他们在某一年的收入。我们将使用一个简单的线性回归模型来预测收入，其中年龄是自变量。

阅读更多：Pandas 教程

准备工作

在开始之前，我们需要安装必要的软件包。首先，我们需要安装R语言，以便使用rpy2库。其次，我们需要安装Python包rpy2和pandas。

!pip install rpy2
!pip install pandas

现在，让我们导入所有必要的库和数据集。

import pandas as pd
from rpy2 import robjects as ro
from rpy2.robjects.packages import importr
import rpy2.robjects.numpy2ri as n2r
n2r.activate()

# load data
df = pd.read_csv('income.csv')

让我们看一下数据集。

df.head()

输出：

数据看起来相当简单，但足以让我们进入回归过程。

执行回归

我们将使用rpy2库中的“Formula”类来构建我们的回归模型，并使用“stats”包中的“lm”函数来执行回归。

ro.globalenv['df'] = df
stats = importr('stats')
formula = ro.Formula('income ~ age')
model = stats.lm(formula=formula, data=ro.globalenv['df'])

现在，我们已经拟合了一个简单的线性回归模型。让我们检查它的性能。

print(model)

输出：

Call:
lm(formula = formula, data = ro.globalenv["df"])

Coefficients:
(Intercept)          age  
      10000         2000  

这里，您可以看到回归系数的估计值。

可视化回归

现在，让我们绘制数据和回归线以检查回归的性能。

import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(df['age'], df['income'])
plt.plot(df['age'], model.rx('fitted.values')[0])
plt.xlabel('Age (years)')
plt.ylabel('Income (USD)')
plt.title('Linear regression of income vs. age')
plt.show()

我们可以看到回归的性能似乎不错。由于我们只拟合了一个简单的线性回归模型，它可能无法适应更复杂的数据。因此，在实际应用中，我们可能需要使用更高级的模型。

总结

在本文中，我们了解了如何使用Pandas数据框将rpy2集成到Python中，并构建了一个简单的线性回归模型。我们通过对数据集进行回归并计算回归系数来预测收入。最后，我们绘制了数据和回归线以检查回归性能。