python调用R语言

桃扇骨 2022-08-20 02:27 346阅读 0赞

R语言有很强大的统计绘图函数，python的开发能力强，数据处理速度比R快。在平时使用python处理数据，使用R统计分析。于是想着怎么使用python来调用R，毕竟python还不能取代R，它们是相辅相成的，看到网上很多辩论python好还是R好的，就不多说了。

python调用R的模块是rpy2。  
安装：注意 rpy2 的版本和 python 的版本要对应，也要和 R 的版本对应，比如3.4的版本，32位的版本

下载 [http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/\#rpy2][http_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs_rpy2]

下载 rpy2-2.7.6-cp34-none-win32.whl，对应python3.4且32位版本

安装

pip install D:\360极速浏览器下载\rpy2-2.7.6-cp34-none-win32.whl

需要在python中调用R，实在是一种无奈的选择。如果能在一门语言中独立完成课题，是一个比较理想的做法。但是，这种想法也不太现实，毕竟每一种语言都有自己的长处。如果能取长补短，综合使用各种语言，也能起到不错的效果。

现在遇到的问题是，如何在python中调用R？这其中包括了如何调用R的对象（函数和包），R和python的对象如何互相转换，以及如何调用R的脚本（外界参数的输入）。python提供了一个模块rpy2，可以较好地完成这项工作。

1.安装rpy2  
rpy2的网址：[http://rpy.sourceforge.net/index.html][http_rpy.sourceforge.net_index.html]  
可以使用easy\_install安装，\# easy\_install rpy2

注意事项：  
1.如果是源代码编译安装R，需要在configure步骤加入后缀 –enable-R-shlib  
2.需要安装python-devel包

**python调用R对象**  
使用rpy2.robjects包的r对象  
调用方法如下，以下robject.r的调用方法实际上是开启了一个R的交互进程，只需要将R的代码写入一个字符串内（注1），接着调用R即可

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）

以下是一个创建和使用R函数（自己创建的函数或者R内置函数）。注意：最后一种方法，对于对付一些特殊的格式很管用。

#creat an R function
    robjects.r(
               ''' f <- function(r){pi * r} '''
               )
    >>> robjects.r['f'](3)
    [9.424778]

# 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)

对于一些特殊的R对象比如list和matrix，如果python要调去其中的部分数据，可以通过其rx()和rx2()方法操作。对于list，可以查看其name属性，以获得列表个个元素名称。rx()和相当于”\[“操作（注意取出的是R的list对象），而rx2()相当于”\[\[“操作。一个例子：

>>> tmp = r("list(a = matrix(1:10, nrow = 2), b = 'Hello')")
    >>> print tmp
    $a
         [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
    [1,]    1    3    5    7    9
    [2,]    2    4    6    8   10
    
    $b
    [1] "Hello"
    
    >>> tmp.names
    <StrVector - Python:0x8afdc8c / R:0x8ce0a70>
    ['a', 'b']
    
    >>> tmp.rx('a')
    <ListVector - Python:0x8afd86c / R:0x8cf71c0>
    [Matrix]
      a: <class 'rpy2.robjects.vectors.Matrix'>
      <Matrix - Python:0x8b013cc / R:0x97de388>
    [       1,        2,        3, ...,        8,        9,       10]
    
    >>> tmp.rx(1)
    <ListVector - Python:0x8b010cc / R:0x8cf7100>
    [Matrix]
      a: <class 'rpy2.robjects.vectors.Matrix'>
      <Matrix - Python:0x8b017cc / R:0x97de388>
    [       1,        2,        3, ...,        8,        9,       10]
    >>> tmp.rx2(1)
    <Matrix - Python:0x8b01b4c / R:0x97de388>
    [       1,        2,        3, ...,        8,        9,       10]
    >>> tmp.rx2('a').rx(1, 1) # first element of 'a'
    <IntVector - Python:0x8b01acc / R:0x8cf6fa0>
    [       1]
    >>> tmp.rx2('a').rx(1, True) # first row of 'a'
    <IntVector - Python:0x8b01f2c / R:0x965ffd8>
    [       1,        3,        5,        7,        9]

注意事项：  
1.如果函数有警告（warnings），在ipython等IDE上能够执行，但是如果是脚本或者与网页服务器交互，则会产生错误。解决办法：1. 鲁莽的解决很简单，强行忽略R的警告，options(warn = -1)或者R代码放入函数中suppressWarnings()。2. 第二种办法，如果是自己代码中使用了warning()函数，则将warning信息换成字符串，之后单独输出。  
2.如果R的函数参数用到向量，有两种解决办法：1. 使用robject.\*\*Vector()函数（见下）先将python对象转换成R对象，然后带入函数；2. 直接使用python对象，一个例子：

>>> from rpy2.robjects import r
    >>> a = r['matrix'](range(10), nrow = 2)
    >>> print a
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
    [1,] 0    2    4    6    8   
    [2,] 1    3    5    7    9

**python对象转换成R对象**  
通常，可以将python的list对象，转换成为R的vector对象，之后直接使用R函数调用。相应的函数是  
`robjects.StrVector() robjects.IntVector() robjects.FloatVector() robjects.complexVector() robjects.FactorVector() robjects.BoolVector()`  
，这些函数将python列表转化成R的字符/整数/浮点/复数/因子/布尔向量。robjects.ListVector()将python的字典转换成R的列表。  
具体转换可见  
[http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.2/html/vector.html\#creating-vectors][http_rpy.sourceforge.net_rpy2_doc-2.2_html_vector.html_creating-vectors]

比如：

>>> testmatrix = robjects.IntVector([1, 2, 3, 4])
    >>> robjects.r['matrix'](testmatrix, nrow = 2)
    # another dynamic arguments example
    >>> x = robjects.IntVector(range(10))
    >>> y = robjects.r.rnorm(10)
    >>> kwargs = {
       'ylab': 'foo/bar', 'type': 'b', 'col': 'blue', 'log': 'x'}
    >>> robjects.r.plot(*args, **kwargs)

注意事项：  
1. 使用vector系列函数时，输入的只能是python的列表，而不能是数字或者字符串。

**载入和使用R包**  
使用rpy2.robjects.packages.importr对象，调用方法是

>>> from rpy2.robjects.packages import importr
    
    >>> base = importr('base')
    >>> stats = importr('stats')
    >>> affy = importr('affy')
    #使用导入的包函数
    >>> stats.rnorm(10)

如果想引用一个包中的隐变量，也很简单，只要载入包，然后所有r命令化成成字符串，之后引用即可（这种方法是万能的），比如

>>> from rpy2.robjects.packages import importr
    >>> importr('hwriter')
    >>> a = r('hwriter:::hwrite.table(matrix(1:10, 2))')
    >>> print(a)
    [1] "<table border="1">n<tr>n<td>1</td><td>3</td><td>5</td><td>7</td><td>9</td></tr>n<tr>n<td>2</td><td>4</td><td>6</td><td>8</td><td>10</td></tr>n</table>n"

**导入R脚本**  
使用R的source函数：

from rpy2.robjects import r
    r.source('testrscript.r')

**2.5 转换R对象为全局变量**  
因为使用函数robjects.globalenv()将对象转换成全局变量，特别是遇到python找不到一个R对象时（此时R对象可能通过r(‘Rcode’)调用），留意将R对象转变成全局变量。

**3.R对象转换成python对象**  
推荐使用tuple( )或者list( )函数，将R对象转换成tuple或者list。

>>> a = r('c(1, 2, 3)')
    >>> a
    <FloatVector - Python:0x904746c / R:0x9114978>
    [1.000000, 2.000000, 3.000000]
    >>> str(a)
    '[1] 1 2 3n'
    >>> tuple(a)
    (1.0, 2.0, 3.0)
    >>> list(a)
    [1.0, 2.0, 3.0]
    >>> b = r('matrix(1:6, 2, 3)')
    >>> b
    <Matrix - Python:0x9039c6c / R:0x9114710>
    [       1,        2,        3,        4,        5,        6]
    >>> print b
         [,1] [,2] [,3]
    [1,]    1    3    5
    [2,]    2    4    6
    >>> tuple(b)
    (1, 2, 3, 4, 5, 6)
    >>> list(b)
    [1, 2, 3, 4, 5, 6]

参考文献和注释：  
注释1：对于R代码，即便是将一段R代码写成一行（尽管看起来很丑陋而且不推荐），一样可以执行。但是，反过来，对于python代码则没有这么简单。因为，python代码是靠缩进来划分代码的区域，假若一段代码中有两个循环嵌套，如果此时将所有代码写成一行，执行起来就要麻烦的多（很可能要依赖空格的多少进行解释）  
1. [http://www.jeffkit.info/2010/02/475/][http_www.jeffkit.info_2010_02_475]  
2. 官方文档：[http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.2/html/introduction.html][http_rpy.sourceforge.net_rpy2_doc-2.2_html_introduction.html]

[http_www.lfd.uci.edu_gohlke_pythonlibs_rpy2]: http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rpy2
[http_rpy.sourceforge.net_index.html]: http://rpy.sourceforge.net/index.html
[http_rpy.sourceforge.net_rpy2_doc-2.2_html_vector.html_creating-vectors]: http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.2/html/vector.html#creating-vectors
[http_www.jeffkit.info_2010_02_475]: http://www.jeffkit.info/2010/02/475/
[http_rpy.sourceforge.net_rpy2_doc-2.2_html_introduction.html]: http://rpy.sourceforge.net/rpy2/doc-2.2/html/introduction.html