Top 24 파이썬 에서 R 실행 하기 The 140 Latest Answer

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[Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2)

rpy2.rinterface : 속도와 유연성이 가장 중요한 R 에 대한 저수준 인터페이스. …
rpy2.robjects : 사용 용이성이 가장 중요할 때 용이한 높은 수준의 인터페이스.

R에서 python 사용하기

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[Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2)

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Most searched keywords: Whether you are looking for [Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2) Updating 파이썬에서 R 을 실행할 일이 있어서 일단 현재까지 사용가능한 방법은 모두 찾아보고 정리하고 있다. 그 중 먼저 rpy2 부터 보려고 한다. rpy2 가 제공하는 기능은 R 과 연동하기에 꽤나 훌륭하다. rpy2.rinterfa..
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101 reticulateí¨í¤ì§ R Interface to Python

102 R ì¤í

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'R VS PYTHON'에서 'R과 PYTHON'으로 - 블로그 — ‘R VS PYTHON’에서 ‘R과 PYTHON’으로 – 블로그

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(P1)제01강(5.1) 파이썬(Jupyter Notebook)에서 R 사용하기 :: 통컨(통계컨설팅)

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Most searched keywords: Whether you are looking for python – python 에서 R스크립트 실행, 그래프 저장 | Hashcode 파이썬에서 subprocess로 Rscript를 불러오는 프로그램을 만들고 있습니다. 경고메세지가 뜨긴 하지만 스크립트가 실행은 되는 것 같은데, … 파이썬에서 subprocess로 Rscript를 불러오는 프로그램을 만들고 있습니다. 경고메세지가 뜨긴 하지만 스크립트가 실행은 되는 것 같은데, 스크립트 중간에 있는 파일 저장 부분이 안되니까 이게 되고 있는 건지, 됐으면 파일 저장은 왜 안 되는 건지 모르겠습니다. R 버전은 4.0.2 입니다. 도움을 주시면 감사하겠습니다코드는 깃허브 주소로 대체하겠습니다. https://github.com/daho-jung/K_subway_estimate최종적으로r, #python, pyhton, 파이썬, 파이선, #파이썬, phython, python
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python 에서 R스크립트 실행 그래프 저장

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[무설치] 파이썬과 R을 온라인에서 바로 코딩하는 꿀팁 | Exobrain

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[Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2)

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파이썬에서 R 을 실행할 일이 있어서 일단 현재까지 사용가능한 방법은 모두 찾아보고 정리하고 있다. 그 중 먼저 rpy2 부터 보려고 한다. rpy2 가 제공하는 기능은 R 과 연동하기에 꽤나 훌륭하다.

rpy2.rinterface : 속도와 유연성이 가장 중요한 R 에 대한 저수준 인터페이스. R 의 C 레벨 API 에 가깝다.

rpy2.robjects : 사용 용이성이 가장 중요할 때 용이한 높은 수준의 인터페이스. 일반적으로 사용하기에 적합하다.

rpy2.interactive : robjects 에 기반을 두고 높은 수준의 인터페이스를 제공한다.

일단 위 3가지를 제일 유용하게 사용할 수 있는 것 같다. 대충 그렇게만 알고 내 목적에 맞게 테스트 해야겠다.

목적은 2가지다.

R 스크립트파일을 실행하여 실행결과를 파이썬에서 출력하는 것.

R 코드 또는 객체를 호출 / 실행하여 결과를 파이썬에서 출력하는 것.

먼저 R 의 describe() 함수 결과를 파이썬에서 출력해보자.

import rpy2.robjects as robjects import pandas as pd robjects.r(‘library(psych)’) # psych 라이브러리를 불러온다. x = robjects.r(‘x <- read.csv(toString("./rpy2.csv"), sep = ",", header = TRUE, encoding = "UTF-8")') # R 에서 csv 파일로드 des = robjects.r('describe(x)') # describe 함수 실행 print(des) # 출력 결과는 정상적으로 도출해서 출력했다. 여기서 야호~! 했는데... 이것을 pandas 모듈의 데이터프레임(DataFrame) 형식으로 전환해야 정상적으로 사용이 가능할 것 같다. 그래서 타입도 확인해보았다. print(type(def)) # OUT :

이렇게 robjects.vectors.DataFrame 이란 형식으로 출력되었다.

그리고 위 R 코드는 다음과 같은 형식으로도 가능했다.

des2 = robjects.r(”’ library(psych) x <- read.csv(toString("./rpy2.csv"), sep = ",", header = TRUE, encoding = "UTF-8") describe(x) ''') print(des2) print(type(des2)) 아무튼 위 결과를 pandas 의 데이터프레임 형식으로 바꿀려고 하는데 아직까지는 이것밖에 모르겠다;; 좀더 스마트한 방법을 찾고 싶어서 미치겠다.. toPandasDataFrame = pd.DataFrame({ 'vars': des2[0], 'n': des2[1], 'mean': des2[2], 'sd': des2[3], 'median': des2[4], 'trimmed': des2[5], 'mad': des2[6], 'min': des2[7], 'max': des2[8], 'range': des2[9], 'skew': des2[10], 'kurtosis': des2[11], 'se': des2[12] }) print(toPandasDataFrame) pandas DataFrame Type (toPandasDataFrame 출력) 결과는 위와 같이 나왔다... 해서 rpy2 document 를 신나게 뒤져봐야겠다. 아무튼 결과적으로 성공(?) 했다. PS. 응원은 삽질의 힘이 되어줍니다. 추가 : pandas 데이터 프레임으로 변환 처리 완료했다. [Module] rpy2 (R 데이터프레임을 python/pandas 데이터 프레임으로 변환) 반응형

‘R vs Python’에서 ‘R과 Python’으로

이 기사에서는 단일 프로젝트에서 ‘Python과 R’의 장점을 최대한 활용하는 방법을 배웁니다.

데이터 과학에 관심이 있다면 바로 떠오르는 두 가지 프로그래밍 언어는 다음과 같습니다. NS 그리고 파이썬 . 그러나 두 가지 옵션으로 간주하는 대신 두 가지를 비교하는 경우가 많습니다. R과 Python은 그 자체로 훌륭한 도구이지만 경쟁자로 인식되는 경우가 많습니다. 입력하면 |_+_| , Google 검색 창에서 서로의 우위에 대해 이야기하는 주제에 대한 과다한 리소스를 즉시 얻을 수 있습니다.

이러한 전망의 이유 중 하나는 사람들이 사용하는 프로그래밍 언어의 선택에 따라 데이터 과학 분야를 진영으로 나누었기 때문입니다. 있다 알캠프 그리고 파이썬 캠프 그리고 역사는 수용소가 조화롭게 살 수 없다는 사실에 대한 증거입니다. 두 진영의 구성원은 언어 선택이 다른 쪽보다 우월하다고 열렬히 믿습니다. 따라서 어떤 면에서 다이버전스는 도구에 있는 것이 아니라 그 도구를 사용하는 사람들에게 있습니다.

둘 다 사용하지 않는 이유는 무엇입니까?

데이터 과학 커뮤니티에는 Python과 R을 모두 사용하는 사람들이 있지만 그 비율은 적습니다. 반면에 하나의 프로그래밍 언어에만 전념하지만 적의 기능 중 일부에 액세스할 수 있기를 바라는 많은 사람들이 있습니다. 예를 들어, R 사용자는 때때로 Python 고유의 객체 지향 기능을 갈망하고, 유사하게 일부 Python 사용자는 R 내에서 사용할 수 있는 광범위한 통계 분포를 갈망합니다.

위의 그림은 에서 실시한 설문 조사 결과를 보여줍니다. 레드 몽크 2018년 3분기에. 이 결과는 스택 오버플로 뿐만 아니라 깃허브 R과 Python이 모두 상당히 높은 평가를 받았다는 것을 분명히 보여줍니다. 따라서 동일한 프로젝트에서 두 사람과 함께 작업할 수 없는 고유한 이유가 없습니다. 우리의 궁극적인 목표는 더 나은 분석을 수행하고 더 나은 통찰력을 얻는 것이어야 하며 프로그래밍 언어 선택이 이를 달성하는 데 방해가 되어서는 안 됩니다.

R 및 Python 개요

이러한 언어의 다양한 측면과 좋은 점과 좋지 않은 점을 살펴보겠습니다.

파이썬

1991년에 출시된 이후로 Python은 매우 대중적이며 데이터 처리에 널리 사용됩니다. 인기가 높은 몇 가지 이유는 다음과 같습니다.

객체 지향 언어

범용

많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.

간단하고 이해하고 배우기 쉬운

pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.

그러나 Python에는 R과 달리 통계 컴퓨팅을 위한 특수 패키지가 없습니다.

NS

R의 첫 번째 릴리스는 1995년에 출시되었으며 그 이후로 업계에서 가장 많이 사용되는 데이터 과학 도구 중 하나가 되었습니다.

객체 지향 언어

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많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.

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pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.

Performance wise R은 가장 빠른 언어가 아니며 때때로 대용량 데이터 세트를 처리할 때 메모리 탐욕이 될 수 있습니다.

두 세계의 장점 활용

Python의 프로그래밍 기능과 함께 R의 통계적 능력을 활용할 수 있습니까? 글쎄, 우리가 R 또는 Python 스크립트에 SQL 코드를 쉽게 포함할 수 있을 때 R과 Python을 함께 혼합하지 않는 이유는 무엇입니까?

기본적으로 두 가지가 있습니다 구혼 이를 통해 단일 프로젝트에서 Python과 R을 나란히 사용할 수 있습니다.

파이썬 내의 R

객체 지향 언어

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pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.

PypeR은 다음을 통해 Python에서 R에 액세스하는 간단한 방법을 제공합니다. 파이프 . PypeR은 Python의 패키지 색인에도 포함되어 있어 보다 편리한 설치 방법을 제공합니다. PypeR은 Python과 R 사이에 빈번한 대화식 데이터 전송이 필요하지 않을 때 특히 유용합니다. 파이프를 통해 R을 실행함으로써 Python 프로그램은 하위 프로세스 제어, 메모리 제어 및 Windows를 포함한 널리 사용되는 운영 체제 플랫폼 간의 이식성에서 유연성을 얻습니다. GNU 리눅스와 맥 OS

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pyRserve 사용 예약 RPC 연결 게이트웨이로. 이러한 연결을 통해 Python에서 R에 변수를 설정할 수 있으며 원격으로 R 함수를 호출할 수도 있습니다. R 객체는 여러 경우에 해당 객체에 바인딩된 메서드로 R 함수를 사용하여 Python 구현 클래스의 인스턴스로 노출됩니다.

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rpy2는 Python 프로세스에서 임베디드 R을 실행합니다. Python 개체를 R 개체로 변환하고 R 함수에 전달하고 R 출력을 다시 Python 개체로 변환할 수 있는 프레임워크를 만듭니다. rpy2는 활발히 개발되고 있는 것이기 때문에 더 자주 사용됩니다.

Python 내에서 R을 사용하는 것의 한 가지 장점은 ggplot2, tinyr, dplyr 등의 R의 멋진 패키지를 Python에서 쉽게 사용할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 파이썬에서 매핑을 위해 ggplot2를 어떻게 쉽게 사용할 수 있는지 봅시다.

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[ https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ] ( https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ] ( https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ) https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ] ( https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry ))

자원

에 대한 보다 심층적인 검토를 위해 다음 리소스를 살펴보는 것이 좋습니다. rpy2 :

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R을 사용한 파이썬

아래 대안 중 하나를 사용하여 Python에서 R 스크립트를 실행할 수 있습니다.

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이 패키지는 자이썬을 통해 파이썬에 대한 인터페이스를 구현합니다. 다른 패키지가 R과 함께 파이썬 코드를 포함할 수 있도록 하기 위한 것입니다.

객체 지향 언어

범용

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rPython은 다시 R이 Python을 호출할 수 있도록 하는 패키지입니다. Python 코드를 실행하고, 함수를 호출하고, R에서 변수를 할당 및 검색하는 등의 작업을 가능하게 합니다.

객체 지향 언어

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SnakeCharmR은 rPython의 최신 버전입니다. ‘jsonlite’를 사용하고 rPython에 비해 많은 개선 사항이 있는 ‘rPython’의 포크입니다.

객체 지향 언어

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PythonInR은 R 내에서 Python과 상호 작용하는 기능을 제공하여 R 내에서 Python에 액세스하는 것을 매우 쉽게 만듭니다.

객체 지향 언어

범용

많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.

간단하고 이해하고 배우기 쉬운

pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.

NS 망상 패키지는 Python과 R 간의 상호 운용성을 위한 포괄적인 도구 세트를 제공합니다. 위의 모든 대안 중에서 이것이 가장 널리 사용되며, Rstudio에서 적극적으로 개발하고 있기 때문에 더욱 그렇습니다. 망상 R 세션 내에 Python 세션을 포함하여 원활한 고성능 상호 운용성을 가능하게 합니다. 패키지를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다. 망상 Python 코드를 R로 변환하여 두 언어를 함께 엮는 새로운 유형의 프로젝트를 만듭니다.

NS 그물 모양의 패키지 다음과 같은 시설을 제공합니다.

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범용

많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.

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pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.

자원

사용에 대한 몇 가지 훌륭한 리소스 망상 패키지는 다음과 같습니다.

객체 지향 언어

범용

많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.

간단하고 이해하고 배우기 쉬운

pandas, numpy 및 scikit-learn과 같은 패키지는 Python을 기계 학습 활동에 탁월한 선택으로 만듭니다.

결론

R과 Python은 모두 매우 강력한 언어이며 둘 중 하나는 실제로 데이터 분석 작업을 수행하기에 충분합니다. 그러나 두 가지 모두에 장단점이 분명히 있으며 두 가지 장점을 모두 활용할 수 있다면 훨씬 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 어느 쪽이든, 둘 다에 대한 지식을 갖는 것은 우리를 더 유연하게 만들어 다른 환경에서 일할 수 있는 기회를 증가시킬 것입니다.

참조:

R과 Python의 인터페이스 — Andrew Collier

http://blog.yhat.com/tutorials/rpy2-combing-the-power-of-r-and-python.html

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#python #r #데이터 과학 #머신 러닝 #딥 러닝

rPy(Python에서 R 구동) 예제

rPy2 패키지를 사용하면 파이썬에서 R을 사용할 수 있다.

설치과정 및 예제는 아래와 같다.

1. http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rpy2 에서 rPy2 패키지를 다운받는다.

rpy2-2.7.8-cp27-none-win_amd64.whl은 파이썬 2.7에 64 비트 머신용이다.

자신의 파이썬 버전과 비트수에 맞는 버전을 받는다.

2. dos 창에서 pip install rpy2-2.7.8-cp27-none-win_amd64.whl 명령을 통해 rPy2 패키지를

설치한다.

이 명령을 위해서는 pip.exe가 있는 위치를 윈도우 path에 추가해야한다.

(예: c:/python27/scripts)

3. 윈도우 환경변수 R_HOME과 R_USER를 설정한다.

R_USER는 c:\user 밑에 있는 사용자 폴더명이다. 필자는 C:\Users\swkim 이다.

만약, 이 부분이 한글로 되어 있는 경우는 되도록 영문명을 사용하는 것이 R 사용에

여러가지로 좋다.

(R_HOME:C:\Program Files\R\R-3.2.2, R_USER:swkim)

우분투 리눅스에서는 sudo apt-get install python-rpy2 명령으로 설치할 수 있다.

4. 아래의 코드가 성공적으로 실행되면 설치에 성공한 것이다.

Example 1.

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[Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2)

Python 에서 R 스크립트 실행

OBSSE – To be obsessive person

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‘R vs Python’에서 ‘R과 Python’으로

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Python 에서 R 스크립트 실행

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