在python中使用低级别rpy2创建R data.frame

我正在使用rpy2包为 python带来一些R功能.
我在R中使用的函数需要一个data.frame对象,通过使用rlike.TaggedList然后使用robjects.DataFrame我可以使这个工作.

但是我遇到了性能问题,当与具有完全相同数据的完全相同的R函数进行比较时,这使我尝试使用这里提到的rpy2低级接口 – http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.3/html/performances.html

到目前为止,我尝试过：

>将TaggedList与FloatSexpVector对象(而不是numpy数组)和DataFrame对象一起使用.
>使用如下字典转储TaggedList和DataFrame类：

d = dict((var_name,var_sexp_vector) for ...)
dataframe = robjects.r('data.frame')(**d)

两者都没有给我任何明显的加速.

我注意到DataFrame对象可以在它们的构造函数中得到一个rinterface.SexpVector,所以我想到创建一个这样的命名向量,但我不知道如何输入名称(在RI中知道它的名字(vec) = c(‘a’,’b’……)).

我怎么做？还有另外一种方法吗？
有没有一种简单的方法来描述rpy本身,所以我可以知道瓶颈在哪里？

编辑：

以下代码似乎在较新的rpy(2.2.3)上工作得很好(x4更快)

data = ro.r('list')([ri.FloatSexpVector(x) for x in vectors])[0]
data.names = ri.StrSexpVector(vector_names)

但是它没有版本2.0.8(最后一个由Windows支持),因为R似乎无法使用名称：“eval中的错误(expr,envir,enclos)：找不到对象’y’”

想法？

编辑#2：
有人为windows(python 2.7)构建rpy2.3二进制文件做得很好,上面提到的工作很棒(我的代码快了几乎x6)

链接：https://bitbucket.org/breisfeld/rpy2_w32_fix/issue/1/binary-installer-for-win32

import rpy2.rinterface as ri
ri.initr()
l = ri.ListSexpVector([ri.IntSexpVector((1,2,3)),ri.StrSexpVector(("a","b","c")),])