网络上经常看到有人问数据分析是学习Python好还是R语言好,还有一些争论Python好还是R好的文章。每次看到这样的文章我都会想到李舰和肖凯的《数据科学中的R语言》,书中一直强调,工具不分好坏,重要的是解决问题的思路,就算是简单的excel,也能应付数据分析中的大部分问题。再者Python和R本来就没有什么好对比的,一门是计算机工程语言,一门是统计语言,只有将两者结合起来,才能发挥更大的威力,不是吗,对于数据分析的人来说,难道不是两样都要掌握的吗?

rpy2是Python调用R程序的模块,旨在方便Python调用R中的相关函数,而不需要先将数据写入txt再传给R来分析,从而可以做到全流程自动化。在pandas 0.18的模块中也添加了rpy2的支持,进而更方便沟通了Python和R的数据流转,构建数据分析的生态系统。

rpy2的安装还是比较麻烦的,试了很多方法,百度了很多网页最终安装成功,做些笔记备忘。

我的安装环境是:

  • win7_64bit
  • python3.5_64位,使用的是Anaconda发行版。Anaconda发行版集成了很多Python的有用的数据分析模块,其使用界面和MATLAB很相似,用起来很方便,而且还很方便虚拟出不同版本的Python环境,对那些既想用python2.7,又想用python3.x的同学来说是很好的选择。
  • R使用的是Revolution R Open 3.2.3_64bit,这是Revolution R现在已经被微软收购了,改为MRO。MRO和CRAN的R没有什么区别,只是改进了多进程并行计算的性能,比原生的R确实有一定的性能提升。当然需要MRO网站上对应的数学计算库Math Library,这个在Revolution R Open的下载界面有。

1.下载并安装MRO

下载并安装MRO,安装对应的并行数学计算库(可选)。下载地址是: 
https://mran.revolutionanalytics.com/download/

2.下载安装Anaconda

下载地址是: 
https://www.continuum.io/downloads

3.配置R的环境变量

这是比较重要的一般,很多安装失败的原因就是没有很好配置环境变量。 
1. 将R目录添加至path环境变量 
path:D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64; 
2. 将R.dll添加至path环境变量 
path:D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64\R.dll; 
3. 设置R_HOME环境变量 
R_HOME:D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3 
4. 设置R_USER环境变量 
R_USER:Administrator 
R_USER就是你电脑的用户名,如果没有设置过用户名就是Administrator,可以通过cmd命令行输入 net user查看。

4.下载非官方版本的rpy2

为什么要下载非官方版本的rpy2我也不知道,反正我使用pip install ryp2没有成功,缺少对应的编译环境,百度出来的网页很多都是说使用非官方版本的rpy2. 
下载地址是:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rpy2  这是python下包的专用地址
需要下载版本和平台都相对应的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安装即可。

5.python调用R

参考 让R与Python共舞 和 python中调用R

import rpy2.robjects as robjects
# 此时,有三种方法调用R对象
# 第一种
robjects.r['pi']
# 第二种
robjects.r('pi')
# 这种方法从某种程度上讲是万能的,因为可以将任意大小和长度的R代码写成一个python字符串,之后通过robjects.r('Rcode')调用执行
第三种
robjects.r.pi
# 这种方法对于名称中有“点号”的变量会出问题,比如data.frame/read.csv等,所以推荐使用第一种方法
# 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调用R

具体参考 pandas官方文档–rpy2 / R interface

7.pandas和R的函数对比

具体参考 pandas官方文档–Comparison with R / R libraries 
列出了实现相同功能的pandas和R的代码,很有启发性。 
同时也说明,有想法,用什么工具实现都无所谓,纠结要选python还是R确实是舍本逐末了。如果时间不够,精通其中的一门语言,另一门语言能够掌握简单的使用,也就够了。

以后有事时间再详细写写pandas调用R的部分,以它们之间数据来回传输的原理和注意事项。

我把下载的包放到了d盘的programdata

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