网络上常常看到有人问数据分析是学习Python好仍是R语言好，还有一些争论Python好仍是R好的文章。每次看到这样的文章我都会想到李舰和肖凯的《数据科学中的R语言》，书中一直强调，工具不分好坏，重要的是解决问题的思路，就算是简单的excel，也能应付数据分析中的大部分问题。再者Python和R原本就没有什么好对比的，一门是计算机工程语言，一门是统计语言，只有将二者结合起来，才能发挥更大的威力，不是吗，对于数据分析的人来讲，难道不是两样都要掌握的吗？html

rpy2是Python调用R程序的模块，旨在方便Python调用R中的相关函数，而不须要先将数据写入txt再传给R来分析，从而能够作到全流程自动化。在pandas 0.18的模块中也添加了rpy2的支持，进而更方便沟通了Python和R的数据流转，构建数据分析的生态系统。python

rpy2的安装仍是比较麻烦的，试了不少方法，百度了不少网页最终安装成功，作些笔记备忘。python3.x

个人安装环境是：网络

win7_64bit
python3.5_64位，使用的是Anaconda发行版。Anaconda发行版集成了不少Python的有用的数据分析模块，其使用界面和MATLAB很类似，用起来很方便，并且还很方便虚拟出不一样版本的Python环境，对那些既想用python2.7，又想用python3.x的同窗来讲是很好的选择。
R使用的是Revolution R Open 3.2.3_64bit，这是Revolution R如今已经被微软收购了，改成MRO。MRO和CRAN的R没有什么区别，只是改进了多进程并行计算的性能，比原生的R确实有必定的性能提高。固然须要MRO网站上对应的数学计算库Math Library，这个在Revolution R Open的下载界面有。

1.下载并安装MRO

下载并安装MRO，安装对应的并行数学计算库（可选）。下载地址是：
https://mran.revolutionanalytics.com/download/python2.7

2.下载安装Anaconda

下载地址是：
https://www.continuum.io/downloads函数

3.配置R的环境变量

这是比较重要的通常，不少安装失败的缘由就是没有很好配置环境变量。
1. 将R目录添加至path环境变量
path：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64;
2. 将R.dll添加至path环境变量
path：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3\bin\x64\R.dll;
3. 设置R_HOME环境变量
R_HOME：D:\Program Files\Microsoft\MRO\R-3.2.3
4. 设置R_USER环境变量
R_USER：Administrator
R_USER就是你电脑的用户名，若是没有设置过用户名就是Administrator，能够经过cmd命令行输入 net user查看。工具

4.下载非官方版本的rpy2

为何要下载非官方版本的rpy2我也不知道，反正我使用pip install ryp2没有成功，缺乏对应的编译环境，百度出来的网页不少都是说使用非官方版本的rpy2.
下载地址是：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#rpy2 这是python下包的专用地址
须要下载版本和平台都相对应的whl包，我下的是rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl，而后使用 pip install rpy2-2.9.4-cp36-cp36m-win_amd64.whl安装便可。性能

5.python调用R

参考让R与Python共舞和 python中调用R学习

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，由于能够将任意大小和长度的R代码写成一个python字符串，以后经过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，好比data.frame/read.csv等，因此推荐使用第一种方法

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

6.pandas调用R

具体参考 pandas官方文档–rpy2 / R interface网站

7.pandas和R的函数对比

具体参考 pandas官方文档–Comparison with R / R libraries
列出了实现相同功能的pandas和R的代码，颇有启发性。
同时也说明，有想法，用什么工具实现都无所谓，纠结要选python仍是R确实是舍本逐末了。若是时间不够，精通其中的一门语言，另外一门语言可以掌握简单的使用，也就够了。

之后有事时间再详细写写pandas调用R的部分，以它们之间数据来回传输的原理和注意事项。

我把下载的包放到了d盘的programdata