Python調(diào)用R語言實例講解
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(shù)據(jù)科學(xué)中的R語言》,書中一直強調(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,一門是計算機工程語言,一門是統(tǒng)計語言,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,只是改進了多進程并行計算的性能,比原生的R確實有一定的性能提升。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,因為可以將任意大小和長度的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,用什么工具實現(xiàn)都無所謂,糾結(jié)要選python還是R確實是舍本逐末了。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馐马棥?/p>
我把下載的包放到了d盤的programdata
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