So erstellen Sie einen Datentypen von mehreren Typen mit dem RTypeProvider

Question

Es scheint, als ob die RTypeProvider nur namedParams des gleichen Typs verarbeiten kann. Ist das der Fall?

Zum Beispiel

open RDotNet 
open RProvider 

type foo = { 
    Which: string 
    Qty: float option 
    }  

let someFoos = [{Which = "that"; Qty = Some 4.0}; {Which = "other"; Qty = Some 2.0}] 

let thingForR = 
    namedParams [ 
     "which", someFoos |> List.map (fun x -> x.Which); 
     "qty", someFoos |> List.map (fun x -> x.Qty); 
     ] 
    |> R.data_frame 

nicht funktioniert, wie ich einen Fehler auf dem

This expression was expected to have type 
    string 
but here has type 
    float option 

sagen x.Qty bekommen Wenn ich die Reihenfolge, in der thingForR let umkehren, dann bekomme ich den entgegengesetzten Fehler :

let thingForR = 
    namedParams [ 
     "qty", someFoos |> List.map (fun x -> x.Qty); 
     "which", someFoos |> List.map (fun x -> x.Which); 
     ] 
    |> R.data_frame 

Hier ist der Fehler x.Which ist

This expression was expected to have type 
    float option 
but here has type 
    string 

Kann das Wörterbuch in der namedParams nicht unterschiedliche Typen haben? Wenn ja, wie können Sie einen Datenrahmen mit verschiedenen Typen in F # erstellen und an R übergeben?

Answer 1

Sie müssen die Werte in das Wörterbuch einbetten. Auf diese Weise sind sie alle nur Objekte. Also:

let thingForR = 
    namedParams [ 
     "which", box (someFoos |> List.map (fun x -> x.Which)); 
     "qty", box (someFoos |> List.map (fun x -> x.Qty) |> List.map (Option.toNullable >> float)); 
     ] 
    |> R.data_frame 

gibt mir:

val thingForR :
SymbolicExpression = which qty
1 that 4
2 other 2

Bitte beachten Sie Ihre vorherige Frage auf float option die Option list zu float list konvertieren. Auch string option wenn nötig.

Sie können durch Deedle gehen (wenn nicht für die Optionswerte):

let someFoos' = [{Which = "that"; Qty = 4.0}; {Which = "other"; Qty = 2.0}] 
let df' = someFoos' |> Frame.ofRecords 
df' |> R.data_frame