这里是保险箱，亚搏在线我们一直在努力改进FME以及我们的知识中心文章。最近我们注意到，我们不太了解我们的用户如何使用RCaller变压器集成R和FME，以及他们正在用它完成的伟大的事情！

1. 你如何使用卡勒变压器？
2. 您有没有想看的与RCaller相关的文章？

我在一个工作台中使用一个RCaller来处理一些相当大的数据集。我使用的r脚本本身在r中工作良好，并且工作台与一个较小的测试数据集完美地运行。

但是，对于全尺寸的数据集，我会得到以下错误：在最后一个功能进入RCaller和rscript.exe进程开始后约30秒：

RCaller（inlinequeryfactory）：inlinequeryfactory在启动R解释器时遇到错误。消息为：进程操作超时

在rgui或rstudio中使用相同大小的数据集运行，我要做的处理大约需要10分钟。但是，处理是按组进行的，因此我使用并行模式的ddply包将处理拆分为10个核心，这一过程大约需要1分钟。

我已经把这个转移到了故障模式分析的调查员那里，它启动了10个过程，但30秒后仍会超时。

如何使用RCaller来完成超过30秒的输出工作？有没有办法吐出“某物”，让FME知道它运行正常，应该等待？

下一节：RCaller：在FME中使用R的进退两难

介绍

如果需要执行比统计计算器变压器，这个变压器使更多的统计分析在FME中成为可能。RCaller允许用户在FME中运行R脚本，通过使用临时R数据帧.

调解员：在FME中使用R的进退两难

这个例子涵盖了重要的RCaller基础知识，一些潜在用途的例子，还有一些卡勒的挑战。

卡勒：树高和树宽相关吗？

确定此RCaller演示中树的高度和树的直径之间是否存在相关性。

RCaller：通过克里格插值点到光栅

RCaller可用于从点创建光栅。在这个例子中，克里金，插值法，用于根据单元信号点数据创建估计曲面。

继续传唤：在FME中使用R的进退两难

简介：开始使用RCallerγ下一步：RCaller：树高和树宽是否相关？

介绍

如果需要执行比统计计算器变压器，这个变压器使更高级的统计分析在FME中成为可能。RCaller使您能够在FME中运行R脚本。

下载

调解员线性回归.fmwt

带有groups.fmwt的rcallerlinearegressionwithgroups.fmwt

入门

在使用RCaller之前，您需要安装适当的R包。请参见安装R解释器在FME用户文档中。

在你和卡勒一起走之前，有一些有用的事情要记住：

• R不喜欢UNC路径名，因此不能运行存储在UNC路径上的FME工作区，例如：\\myprojects\fmeworkspace。你必须在一个映射驱动器上运行你的FME工作区，例如：f:\myprojects\fmeworkspace
• 读一点关于R的书，如果你还不熟悉这些概念。这是一个相当好的辅导的.本文最后列出了更多的资源。

源数据

当您将变压器或功能类型连接到连接输入端口时，FME会向RCaller添加新端口。新的输入端口将从源对象继承其名称（即转换器名称或功能类型名称）。

端口名用作r中的数据帧名，因此，将端口名重命名为可以在R脚本中使用的名称。

FME将您的数据加载到一个临时的sqlite数据库中，因此，无论是性能还是清晰度，只选择要在R脚本中使用的属性。确保数据类型正确。

FME将数据作为R传输到R中。数据帧.通过从“数据帧”菜单中拖动项，可以访问R脚本中的数据帧或数据帧列：

因此，要访问估计值的向量，请将data-estimated项拖到脚本窗口中，您将在r脚本窗口中看到data$estimated。

构建R脚本

这不是R教程。要进一步了解R，请参阅本文末尾的参考资料部分。如果你刚接触R，我建议您使用R控制台来开发和调试您的脚本——您将获得更好的反馈，并且可以更容易地看到中间结果。然后复制脚本并将其粘贴到RCaller中。在R控制台中逐步构建您的脚本，这样就可以清楚地知道出现了什么问题。您可以使用R读者也就是说：

data=read.csv（“d:/tmp/sampledata.csv”）。

γ注释r使用unix路径，即'''不是''.

从R中得到结果…

…可能很棘手！RCaller通过名为“fmeoutput”的数据帧将数据传回fme。数据帧中的每一行将成为FME中的单独输出功能。如果您知道如何构建和附加到R数据帧，您可能会跳过这一部分。

要填充fmeoutput数据框，您只需返回一个值列表（长度为1的向量）。即。：

>data=read.csv（“d:/tmp/sampledata.csv”）>meancact=平均值（数据$actual）>meanest=平均值（数据$estimated）>fmeoutput=数据.frame（平均值，平均行为）

但是许多r函数返回更复杂的结果。例如，线性回归函数求解y=mx+k：

lm.linear<-lm（数据$actual~数据$estimated）

使用R摘要（）函数查看结果：

>总结（lm.线性）调用：lm（公式=数据$实际值~数据$估计值）残差：最小1q中值3q最大值-9.9667-2.1022 0.2679 2.3813 8.3354系数：估计标准。误差t值pr（>t）（截距）12.051001 9.149612 1.317 0.211数据$Estimated-0.009291 0.861531-0.011 0.992剩余标准误差：13自由度5.045多重r平方：8.946e-06，调整后的r平方：1和13 df上的-0.07691 f统计量：0.0001163，p值：0.9916

如何将其恢复到FME中？

这个名称（）函数将返回摘要中的变量名，即。：

>名称（summary（lm.linear））[1]“call”“terms”“residuals”“coefficients”“aliased”[6]“sigma”“df”“r.squared”“adj.r.squared”“fstatistic”[11]“cov.unscaled”

但是…其中有些是更复杂的物体，就像“系数”一样：

>汇总（lm.linear）$系数估计标准错误t值pr（>t）（截距）12.051001492 9.1496116 1.31710525 0.2105480估计数据$0.009291111 0.8615308-0.01078442 0.9915592

那么，如果你想返回到fme，那么你该怎么做呢，y=mx+k分析的共同特征，比如r平方值，M & K？

您必须挑选出您需要的值，并将它们传递到FMEOUT数据帧。在上面的例子中，M由数据给出$Estimated Estimate=-0.009291111，K（y Intercept）由（Intercept）Estimate=12.051001492给出，R平方结果为简单值：R平方。所以你可以使用：

K<-摘要（lm.linear）$系数[1,1]（第一行第一列）M<-摘要（lm.linear）$系数[2,1]（第一行第二列）R2<-摘要（lm.linear）$R.squared

那很容易！

工作空间调解员线性回归.fmwt说明了上面描述的示例。

最后一个提示：在RCaller中公开结果变量，以使工作台中的生活更轻松：

将r结果导出到临时文件

在某些情况下，可能不适合为R结果使用数据帧，例如，对于大型光栅或图像。在这种情况下，您可以将R结果导出到临时数据文件，并让FME重新读取这些结果。文章RCaller：通过克里格插值点到光栅说明如何做到这一点。

用循环分组

对于许多统计问题，你有一个定性的价值，即代码abc abd txu，这与定量值有一定关系。所以简单的分组很有意义。

例如，您可能需要计算每个代码值的平均值：

日期代码预计实际11/29/2016XU46.1459.511/28/2016ABD43.8934.111/27/2016XU42.1525.811/27/2016ABC9.320.311/26/2016ABD42.1550.611/25/2016ABC11.0411.7

你可以把你的分析放在一个循环中，用代码对数据进行采样，然后计算回归。类似：

对于（unique中的currentcode（data$code））假设输入数据。帧是'data'tmpdata=data[数据$code==currentcode，]lm=lm（tmpdata$actual~tmpdata$estimated）y=mx+k上的线性模型

#初始化向量以保存结果r2<-c（）m<-c（）k<-c（）code<-character（）y=实际x=估计值（currentcode in unique（data$code））tmpdata=data[data$code==currentcode，]linear regression for y=m x+k lm.linear=lm（tmpdata$actual~tmpdata$estimated）linear model result vectors y=m x+k r2=c（r2，汇总（lm.linear）$r.squared）k=c（k，总结（lm.线性）$系数[1,1]）m=c（m，汇总（lm.线性）$系数[2,1]）代码=C（代码，当前代码）fmeoutput<-data.frame（代码，MKR2）

您可以将结果直接分配给更高效的数据帧，如果你能弄明白的话。

工作空间带有groups.fmwt的rcallerlinearegressionwithgroups.fmwt说明了上面描述的示例。

调试R脚本

如果你对R比较陌生，然后我建议您首先在R控制台中开发脚本，然后转移到RCaller。在那里调试要容易得多，请参见上面构建R脚本一节。如果遇到RCaller错误：

错误RCaller（inlinequeryfactory）：执行R脚本时，inlinequeryfactory失败，退出代码为1。输出为：正在加载必需的包：gsubfnloading必需的包：protocoading必需的包：rsqlite

如果脚本中有语法错误，这似乎是常见的错误响应，或未定义的变量引用，因此，请仔细检查脚本中是否有未分配的变量或拼写错误。

记得，像FME一样，R区分大小写。

其他资源

以下是有关在FME中使用R的一些有用资源：

呼气末正压通气文档

“R”教程：网址：http://www.r-tutor.com/和在这里

使用summary（）提取“summary”信息：这里例子

附加到数据帧实例

知识中心调解员文章：

RCaller：通过克里格插值点到光栅

卡勒：树高和树宽相关吗？

继续往下讲：树高和树宽相关吗？