Schreiben Sie Python in Rstudio (reticulate)

Jeder von R Benutzer Hallo.

R ist bequem, nicht wahr? R ist praktisch für die Verwendung von maschinellem Lernen und verschiedenen statistischen Methoden, aber ich denke, dass manchmal "Ich möchte dies in Python schreiben !!".

Daher möchte ich heute schreiben, wie man Python in Rstudio schreibt (ausführt), einschließlich einer Memorandum-Bedeutung.

Was ist ein Netz

reticulate ist eines der R-Pakete.

Es gibt vier Hauptpunkte, die Sie tun können, aber die beiden unteren sind stark. Mit diesem können Sie auch "Crawlen (Datenerfassung) mit Python und Erstellen eines Datenrahmens" >> "Analysieren / Visualisieren mit R" durchführen.

Außerdem ist die "Ansicht" -Funktion von R ein großer Vorteil, und Sie können den schwer sichtbaren Pandas-Datenrahmen, der ein Nachteil von Python ist, mit R vorübergehend visuell überprüfen.

Und das Wichtigste ist *** "Sie müssen sich nicht die Mühe machen, Google Colab oder Annaconda zu starten !!!!" ***.

Retikulat installieren / ausführen (R-Seite)

Das Installieren und Aufrufen von Paketen ist dasselbe wie bei allen anderen in R.

.r


> install.packages("reticulate")
> library(reticulate)

> #Python-Start
> repl_python()
>>> #Python wurde gestartet
>>>

※wichtiger Punkt

Sie müssen (sollten) Python installiert haben, um reticulate ausführen zu können. Es scheint von reticulate :: use_python () angegeben zu werden, aber ich habe nicht funktioniert. .. Wenn ich es überprüfe, scheint es, dass eine andere Version als die von mir installierte Python verwendet wird, aber ich bin nicht sicher. .. (Es tut mir leid beim Schreiben des Artikels !!) Bitte lassen Sie mich wissen, wenn Sie an der oben genannten Stelle einen Fehler erhalten. ..

Verwenden wir Python!

Das ist alles, was es zur Vorbereitung gibt. Verwenden wir Python.

*** Es ist schwer zu sagen, ob R oder Python verwendet wird, aber der Konsolenbildschirm ist es ・ R ist ">" (1) ・ Python ist ">>>" (3) Es ist ***

.r


>repl_python()
>>>
>>> 1 + 1
2

>>> print("python3")
python3

>>> [i for i in range(4)]
[0, 1, 2, 3]

>>> #Verwenden Sie quit, um Python zu beenden
>>> quit
> 
> #Zurück zu R.

es ist perfekt. Eingabevervollständigung (?) Für Objektnamen und Funktionen wird wie in R problemlos ausgeführt. (((Es ist ganz anders als bei jemand anderem.

Installation des Python-Pakets (Modul)

Es ist äußerst schwierig (oder unmöglich), Python nur mit integrierten Funktionen zu beherrschen. Lassen Sie uns das Paket sofort installieren.

.r


>>> import pandas as pd
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

Aw. Ich bekomme eine Fehlermeldung. Das Wort "als pd" wird nicht erwähnt. So verwenden Sie Pakete und Module mit reticulate python ・ Im Netz installiert ・ Mit Python importieren Du musst tun. Es ist kompliziert.

Lassen Sie uns installieren, nachdem Sie Python einmal verlassen haben.

.r


>>> quit
> 
> #py_install()Verwenden
> py_install("pandas")

Wenn Sie eine Abschlussmeldung erhalten, sind Sie erfolgreich. Jetzt können Sie es mit Python verwenden.

.r


> repl_python()
>>>
>>> import pandas as pd
>>> 
>>> #Damit ist das Laden abgeschlossen

Jedoch,,,

Dies funktioniert möglicherweise nicht. Zum Beispiel "MeCab" für die Sprachverarbeitung.

.r


> #R Seite
> py_install("mecab")
Error: one or more Python packages failed to install [error code 1]

Wenn Sie diesen Fehler erhalten, ist es ein bisschen nervig, aber hier ist, was zu tun ist: Nehmen Sie die Installationsmethode von conda. Suchen Sie zunächst unter https://anaconda.org nach dem gewünschten Paket. Wählen Sie dann die Plattform aus, die zu Ihrer Umgebung passt, öffnen Sie sie und suchen Sie nach einem Befehl wie dem folgenden:

conda install -c temporary-recipes mecab-python3

Dies ist ein Befehl, der vom Terminal ausgeführt werden soll, aber wir werden diesen verwenden. ** conda install -c (Kanalname) (Paketname) ** Weil es so ist

.r


> conda_install(channel = "temporary-recipes", packages = "mecab-python3")
>
# All requested packages already installed.

Damit ist die Installation erfolgreich abgeschlossen.

.r


> repl_python()
>>>
>>> import MeCab
>>> 

Es gibt kein Problem beim Lesen. Ich bin nicht so tief damit vertraut, daher weiß ich es nicht, aber bitte beachten Sie, dass die Paketnamen zwischen conda und python unterschiedlich sind.

Verwenden Sie das Netz

Hier kommt das Retikulat zur Geltung.

R-Objekt aufrufen

Verwenden Sie das in R mit Python erstellte Objekt.

.r


> a <- 1
> repl_python()
>>>
>>> #「r.Kann mit angerufen werden
>>> r.a
1.0
>>> r.a + 1
2.0

R ist numerisch, Python verwendet den Int-Typ und den Float-Typ und der Datentyp ist unterschiedlich, sodass anscheinend einige Konvertierungen durchgeführt werden.

Natürlich können Sie auch Datenrahmen verwenden.

.r


>>> r.iris
     Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width    Species
0             5.1          3.5           1.4          0.2     setosa
1             4.9          3.0           1.4          0.2     setosa
2             4.7          3.2           1.3          0.2     setosa
3             4.6          3.1           1.5          0.2     setosa
4             5.0          3.6           1.4          0.2     setosa
..            ...          ...           ...          ...        ...
145           6.7          3.0           5.2          2.3  virginica
146           6.3          2.5           5.0          1.9  virginica
147           6.5          3.0           5.2          2.0  virginica
148           6.2          3.4           5.4          2.3  virginica
149           5.9          3.0           5.1          1.8  virginica

[150 rows x 5 columns]
>>> 

Rufen Sie ein Python-Objekt mit R auf

Jetzt machen wir das Gegenteil. Dies kann häufiger verwendet werden.

.r


>>> b = 1
>>> quit
> 
>  #「py$Rufen Sie an mit
> py$b
[1] 1

Wenn Sie einen Datenrahmen mit Python> R aufrufen, gehen möglicherweise Indexinformationen verloren, aber Sie können sie je nach Einfallsreichtum beliebig oft verwenden.

Zusammenfassung

Es ist so ein praktisches Retikulat-Paket, aber es wurden nicht viele Websites zusammengestellt, also habe ich versucht, es einfach zusammenzustellen.

Abhängig von der Umgebung ist es möglicherweise nicht verwendbar, usw. usw., aber bitte kommentieren Sie in diesem Fall. Ich weiß nicht viel, also lass uns zusammen lernen lol

Wie ich am Anfang schrieb, unter Ausnutzung von R und Python, ** "Mit Python kriechen, Daten sammeln / verarbeiten und zur Analyse / Visualisierung an R übergeben" ** Es ist einfach zu machen.

Wenn Sie Rstudio haben, müssen Sie nicht jedes Mal eine unbekannte Schlange installieren und starten, daher ist es ein sehr gutes Werkzeug für diejenigen, die R verwenden und Python von nun an starten möchten.

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