在Python环境中运行R语言的配环境实用教程

本文主要是介绍在Python环境中运行R语言的配环境实用教程，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

前情提要

在做一些生物信息与医学统计的工作，本来偷懒希望只靠python完成的，结果还是需要用R语言，倒腾了一会儿，调成功了，就记录一下这个过程。

我的环境：

win10, pycharm, R-4.3.2

首先，我们安装R语言，这里给出两个链接

官网：R: The R Project for Statistical Computing

清华镜像：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/ 

找到download，下载与安装好即可，可以直接按照默认路径一路确认。

之后，就是很重要的配置R的环境变量了，如果没有配置，会出现如下报错：

那么就开始配置

STEP 1. 右键“此电脑”，找到“属性”

STEP 2. 在设置内点击“高级系统设置”，在“系统属性”界面中找到“环境变量”

STEP 3. 在环境变量中找到系统变量，点击“新建”

STEP 4. 变量名 "R_HOME"，变量值为R的地址，可以按照刚刚的下载路径找到

一路确定，完成配置。

之后，打开cmd，测试一下是否配好了

直接输入R，弹出如下界面，配置成功。

之后，我们回到Python环境，进行最后的配置。

要在Python中运行R，都是在Python环境中需要调用rpy2这个库，pip install即可

之后，也按要求分别在R和Python中按照报错信息一路安装缺失的库即可。

最后，我们可以顺利运行程序，开始有趣的研究了。

附件：一些常用R代码

关于R语言的一些常用代码:

1. 安装R包

install.packages("packagename") 

1. 加载R包

library(packagename)

1. 查看已安装R包

installed.packages()

1. data.frame管理

df <- data.frame(col1, col2)
head(df) # 查看前几行
tail(df) # 查看后几行
str(df) # 查看结构

1. 绘图

plot(x, y)
hist(x)
boxplot(x)

1. 统计学分析

mean(x)
sd(x)
t.test(x, y)

1. 读取外部数据

read.csv("file.csv")
read.table("file.txt")

1. 写出结果

write.csv(df, "filename.csv")

以上是R语言的一些常见操作,日后如果需要详细了解可以查询R语言教程。

也欢迎各位医学、数据分析和人工智能的朋友们一起交流讨论！！！

这篇关于在Python环境中运行R语言的配环境实用教程的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

---