Top 12 파이썬 에서 R The 124 New Answer

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Python VS R: 뉴욕 데이터사이언티스트가 추천하는 것은?

[Module] 파이썬에서 R 실행하기 (rpy2)

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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

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.

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

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.

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

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.

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.

객체 지향 언어

범용

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간단하고 이해하고 배우기 쉬운

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

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.

객체 지향 언어

범용

많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.

간단하고 이해하기 쉽고 배우기

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

객체 지향 언어

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

R을 사용한 파이썬

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

객체 지향 언어

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

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

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.

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

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

객체 지향 언어

범용

많은 확장 기능과 놀라운 커뮤니티 지원이 있습니다.

간단하고 이해하기 쉽고 배우기

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

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.

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.

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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☞ 유용한 Python 트릭의 A-Z

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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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