網(wǎng)絡(luò)上經(jīng)?？吹接腥藛枖?shù)據(jù)分析是學(xué)習(xí)Python好還是R語言好，還有一些爭論P(yáng)ython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(shù)據(jù)科學(xué)中的R語言》，書中一直強(qiáng)調(diào)，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(yīng)付數(shù)據(jù)分析中的大部分問題。再者Python和R本來就沒有什么好對比的，一門是計(jì)算機(jī)工程語言，一門是統(tǒng)計(jì)語言，只有將兩者結(jié)合起來，才能發(fā)揮更大的威力，不是嗎，對于數(shù)據(jù)分析的人來說，難道不是兩樣都要掌握的嗎？

rpy2是Python調(diào)用R程序的模塊，旨在方便Python調(diào)用R中的相關(guān)函數(shù)，而不需要先將數(shù)據(jù)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的模塊中也添加了rpy2的支持，進(jìn)而更方便溝通了Python和R的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)，構(gòu)建數(shù)據(jù)分析的生態(tài)系統(tǒng)。

rpy2的安裝還是比較麻煩的，試了很多方法，百度了很多網(wǎng)頁最終安裝成功，做些筆記備忘。

我的安裝環(huán)境是：

• win7_64bit
• python3.5_64位，使用的是Anaconda發(fā)行版。Anaconda發(fā)行版集成了很多Python的有用的數(shù)據(jù)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(huán)境，對那些既想用python2.7，又想用python3.x的同學(xué)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(xiàn)在已經(jīng)被微軟收購了，改為MRO。MRO和CRAN的R沒有什么區(qū)別，只是改進(jìn)了多進(jìn)程并行計(jì)算的性能，比原生的R確實(shí)有一定的性能提升。當(dāng)然需要MRO網(wǎng)站上對應(yīng)的數(shù)學(xué)計(jì)算庫Math Library，這個在Revolution R Open的下載界面有。1.下載并安裝MRO

1.下載并安裝MRO

安裝對應(yīng)的并行數(shù)學(xué)計(jì)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(huán)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(huán)境變量。
1. 將R目錄添加至path環(huán)境變量
path：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64;
2. 將R.dll添加至path環(huán)境變量
path：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64\R.dll;
3. 設(shè)置R_HOME環(huán)境變量
R_HOME：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3
4. 設(shè)置R_USER環(huán)境變量
R_USER：Administrator
R_USER就是你電腦的用戶名，如果沒有設(shè)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

為什么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(yīng)的編譯環(huán)境，百度出來的網(wǎng)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(yīng)的whl包，我下的是rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl，然后使用pip install rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl安裝即可。

5.python調(diào)用R

參考讓R與Python共舞和python中調(diào)用R

import rpy2.robjects as robjects
# 此時，有三種方法調(diào)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?yàn)榭梢詫⑷我獯笮『烷L度的R代碼寫成一個python字符串，之后通過robjects.r('Rcode')調(diào)用執(zhí)行
第三種
robjects.r.pi
# 這種方法對于名稱中有“點(diǎn)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(diào)用R

具體參考pandas官方文檔–rpy2 / R interface

7.pandas和R的函數(shù)對比

具體參考pandas官方文檔–Comparison with R / R libraries
列出了實(shí)現(xiàn)相同功能的pandas和R的代碼，很有啟發(fā)性。
同時也說明，有想法，用什么工具實(shí)現(xiàn)都無所謂，糾結(jié)要選python還是R確實(shí)是舍本逐末了。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，也就夠了。

以后有事時間再詳細(xì)寫寫pandas調(diào)用R的部分，以它們之間數(shù)據(jù)來回傳輸?shù)脑砗妥⒁馐马?xiàng)。

我把下載的包放到了d盤的programdata

到此這篇關(guān)于Python調(diào)用R語言實(shí)例講解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python調(diào)用R語言內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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