Ecrire python dans Rstudio (réticulé)

Tout le monde de l'utilisateur R Bonjour.

R est pratique, n'est-ce pas? R est pratique pour utiliser l'apprentissage automatique et diverses méthodes statistiques, mais je pense que parfois "je veux écrire ceci en python !!".

Donc, aujourd'hui, j'aimerais écrire comment écrire (exécuter) python dans Rstudio, y compris une signification de mémorandum.

Qu'est-ce que le réticulé

reticulate est l'un des packages R. -Exécuter python dans Rstudio ・ Installation du package python (module) -Appeler *** R objet avec python *** ・ *** Appel d'un objet python avec R ***

Vous pouvez faire quatre choses principales, mais les deux dernières sont fortes. Avec cela, vous pouvez également faire "l'exploration (collecte de données) avec python et la création d'un bloc de données" >> "analyser / visualiser avec R".

De plus, la fonction "View" de R est un gros avantage, et vous pouvez temporairement vérifier visuellement la trame de données pandas difficile à voir, ce qui est un inconvénient de python, avec R.

Et le plus important est *** "Vous n'avez pas à vous soucier de démarrer google colab ou annaconda !!!!" ***.

Installer / exécuter réticulé (côté R)

L'installation et l'appel de packages sont les mêmes que pour tous les autres dans R.

.r


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

> #début de python
> repl_python()
>>> #python a été lancé
>>>

※point important

Vous devez (devriez) avoir installé python pour exécuter reticulate. Cela semble être spécifié par reticulate :: use_python (), mais je n'ai pas fonctionné. .. Quand je le vérifie, il semble qu'une version différente de python que j'ai installée est utilisée, mais je ne suis pas sûr. .. (Je suis désolé en écrivant l'article !!) S'il vous plaît laissez-moi savoir si vous obtenez une erreur au point ci-dessus. ..

Utilisons python!

C'est tout ce qu'il y a à préparer. Utilisons python.

*** Il est difficile de dire si R ou python est utilisé, mais l'écran de la console est ・ R est ">" (1) ・ Python est ">>>" (3) Il est ***

.r


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

>>> print("python3")
python3

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

>>> #Utilisez quit pour quitter python
>>> quit
> 
> #Revenir à R

il est parfait. La saisie semi-automatique (?) Pour les noms d'objets et les fonctions est effectuée sans problème comme dans R. (((C'est très différent de quelqu'un d'autre.

Installation du package python (module)

Il est extrêmement difficile (voire impossible) de maîtriser python avec uniquement des fonctions intégrées. Installons le package immédiatement.

.r


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

Aw. J'obtiens une erreur. Il n'y a aucune mention de "as pd". Pour utiliser des packages et des modules avec Reticulate Python ・ Installé en réticulé ・ Importer avec python Tu as besoin de faire. C'est compliqué.

Installons après avoir quitté python une fois.

.r


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

Si vous recevez un message d'achèvement, vous avez réussi. Vous pouvez maintenant l'utiliser avec python.

.r


> repl_python()
>>>
>>> import pandas as pd
>>> 
>>> #Ceci termine le chargement

Pourtant,,,

Cela peut ne pas fonctionner. Par exemple, "MeCab" utilisé pour le traitement du langage.

.r


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

Si vous obtenez cette erreur, c'est un peu ennuyeux, mais voici ce qu'il faut faire: Prenez la méthode d'installation de conda. Tout d'abord, recherchez le package de votre choix sur https://anaconda.org. Sélectionnez ensuite la plate-forme qui convient à votre environnement, ouvrez-la et recherchez une commande comme celle-ci:

conda install -c temporary-recipes mecab-python3

C'est une commande à exécuter depuis le terminal, mais nous allons l'utiliser. ** conda install -c (nom du canal) (nom du package) ** Parce que c'est comme ça

.r


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

Cela termine l'installation avec succès.

.r


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

Il n'y a aucun problème de lecture. Je ne suis pas familier avec cela si profondément, donc je ne sais pas, mais veuillez noter que les noms de paquet sont différents entre conda et python.

Utiliser du réticulé

C'est là que le réticulé prend tout son sens.

Appeler l'objet R

Utilisez l'objet créé en R avec python.

.r


> a <- 1
> repl_python()
>>>
>>> #「r.Peut être appelé avec
>>> r.a
1.0
>>> r.a + 1
2.0

R est numérique, python utilise le type int et le type float, et le type de données est différent, il semble donc qu'une conversion soit en cours.

Bien entendu, vous pouvez également utiliser des blocs de données.

.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]
>>> 

Appeler un objet python avec R

Maintenant faisons le contraire. Cela peut être utilisé plus fréquemment.

.r


>>> b = 1
>>> quit
> 
>  #「py$Appeler avec
> py$b
[1] 1

Lors de l'appel d'une trame de données avec python> R, il semble que les informations d'index puissent être perdues, mais vous pouvez les utiliser autant que vous le souhaitez en fonction de votre ingéniosité.

Résumé

C'est un package réticulé tellement pratique, mais il n'y avait pas beaucoup de sites qui ont été assemblés, alors j'ai essayé de le mettre en place facilement.

Selon l'environnement, il peut ne pas être utilisable, !!, mais veuillez commenter dans ce cas. Je ne sais pas grand-chose alors étudions ensemble lol

Comme je l'ai écrit au début, en profitant de chacun de R et python, ** "Exploration avec python, collecte / traitement des données et transmission à R pour analyse / visualisation" ** C'est facile à faire.

Si vous avez Rstudio, vous n'avez pas besoin d'installer un serpent inconnu et de le démarrer à chaque fois, ce sera donc un très bon outil pour ceux qui utilisent R et qui veulent démarrer python à partir de maintenant.

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