Python調用R語言實例講解

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網絡上經常看到有人問數據分析是學習Python好還是R語言好，還有一些爭論Python好還是R好的文章。每次看到這樣的文章我都會想到李艦和肖凱的《數據科學中的R語言》，書中一直強調，工具不分好壞，重要的是解決問題的思路，就算是簡單的excel，也能應付數據分析中的大部分問題。再者Python和R本來就沒有什麼好對比的，一門是計算機工程語言，一門是統計語言，隻有將兩者結合起來，才能發揮更大的威力，不是嗎，對於數據分析的人來說，難道不是兩樣都要掌握的嗎？

rpy2是Python調用R程序的模塊，旨在方便Python調用R中的相關函數，而不需要先將數據寫入txt再傳給R來分析，從而可以做到全流程自動化。在pandas 0.18的模塊中也添加瞭rpy2的支持，進而更方便溝通瞭Python和R的數據流轉，構建數據分析的生態系統。

rpy2的安裝還是比較麻煩的，試瞭很多方法，百度瞭很多網頁最終安裝成功，做些筆記備忘。

我的安裝環境是：

  • win7_64bit
  • python3.5_64位，使用的是Anaconda發行版。Anaconda發行版集成瞭很多Python的有用的數據分析模塊，其使用界面和MATLAB很相似，用起來很方便，而且還很方便虛擬出不同版本的Python環境，對那些既想用python2.7，又想用python3.x的同學來說是很好的選擇。
  • R使用的是Revolution R Open 3.2.3_64bit，這是Revolution R現在已經被微軟收購瞭，改為MRO。MRO和CRAN的R沒有什麼區別，隻是改進瞭多進程並行計算的性能，比原生的R確實有一定的性能提升。當然需要MRO網站上對應的數學計算庫Math Library，這個在Revolution R Open的下載界面有。1.下載並安裝MRO

1.下載並安裝MRO

安裝對應的並行數學計算庫（可選）。下載地址是：
https://mran.revolutionanalytics.com/download/

2.下載安裝Anaconda

下載地址是：
https://www.continuum.io/downloads

3.配置R的環境變量

這是比較重要的一般，很多安裝失敗的原因就是沒有很好配置環境變量。
1. 將R目錄添加至path環境變量
path：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64;
2. 將R.dll添加至path環境變量
path：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64\R.dll;
3. 設置R_HOME環境變量
R_HOME：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3
4. 設置R_USER環境變量
R_USER：Administrator
R_USER就是你電腦的用戶名，如果沒有設置過用戶名就是Administrator，可以通過cmd命令行輸入net user查看。

4.下載非官方版本的rpy2

為什麼要下載非官方版本的rpy2我也不知道，反正我使用pip install ryp2沒有成功，缺少對應的編譯環境，百度出來的網頁很多都是說使用非官方版本的rpy2.
下載地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 這是python下包的專用地址
需要下載版本和平臺都相對應的whl包，我下的是rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl，然後使用pip install rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl安裝即可。

5.python調用R

參考讓R與Python共舞和python中調用R

import rpy2.robjects as robjects
# 此時，有三種方法調用R對象
# 第一種
robjects.r['pi']
# 第二種
robjects.r('pi')
# 這種方法從某種程度上講是萬能的，因為可以將任意大小和長度的R代碼寫成一個python字符串，之後通過robjects.r('Rcode')調用執行
第三種
robjects.r.pi
# 這種方法對於名稱中有“點號”的變量會出問題，比如data.frame/read.csv等，所以推薦使用第一種方法
# creat an R function
robjects.r('''
   f <- function(r){pi * r}
   ''')
robjects.r['f'](3)

# internal function in R
robjects.r['ls']()

# another internal function
l = robjects.r['letters']
len(l)
robjects.r['paste'](l, collapse = '-')

# an alternative way of getting 'paste' function in R
# eval the R code
coder = 'paste(%s, collapse = "-")' % (l.r_repr())
robjects.r(coder)

6.pandas調用R

具體參考pandas官方文檔–rpy2 / R interface

7.pandas和R的函數對比

具體參考pandas官方文檔–Comparison with R / R libraries
列出瞭實現相同功能的pandas和R的代碼，很有啟發性。
同時也說明，有想法，用什麼工具實現都無所謂，糾結要選python還是R確實是舍本逐末瞭。如果時間不夠，精通其中的一門語言，另一門語言能夠掌握簡單的使用，也就夠瞭。

以後有事時間再詳細寫寫pandas調用R的部分，以它們之間數據來回傳輸的原理和註意事項。

我把下載的包放到瞭d盤的programdata

到此這篇關於Python調用R語言實例講解的文章就介紹到這瞭,更多相關Python調用R語言內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet！

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