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title: 复旦高性能计算 (七) Python调用R tags: [] id: '1102' categories:

• - 生物信息学
• - 超算基础 date: 2021-10-22 20:47:24 ---

前置要求

• 复旦高性能计算 (一) Linux无root权限安装软件：以R为示例 这里编译时开启了--enable-R-shlib
• 复旦高性能计算 (六) jupyter启用R内核 确保不出奇怪的问题
• install.packages(c('RJSONIO', 'httr'), repos="http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/" )

第一步 安装rpy2

pip3.8 install rpy2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

• 查看rpy2的安装路径

  import sys
  sys.path
  

• 配置环境变量 每次启动先运行

  import os
  os.environ['R_HOME'] = '/home/rqzhang/zlliu/dev/R/R_s/lib64/R' # R的安装后含SVN-REVISION的目录 非bin目录
  os.environ['R_USER'] = '/home/rqzhang/zlliu/dev/python38/lib/python3.8/site-packages/rpy2' # rpy2的安装目录
  

冷门编译好的python库

第二步 调用方法一（不推荐）

from rpy2.robjects import r as Rcode
from rpy2.robjects.packages import importr as Rrequire
Rrequire('ggplot2') # 导入R包
print(Rcode("pi")) # 运行R语句

#rx()相当于”[“操作（注意取出的是R的list对象），而rx2()相当于”[[“操作

pandas.py: Comparison with R / R libraries

第三步 调用方法二（推荐）

• 开启 %R 支持

  %load_ext rpy2.ipython
  

• 测试数据集

  import pandas as pd
  data = pd.DataFrame({'x':[1,2,3,4,5,6],'y':[1,2,3,4,5,6]})
  px = 1
  py = 2
  

• cell内调用R

  %%R -i data -o colN
  require(ggplot2)
  colN = colnames(data)
  ggplot(data=data) + geom_point(aes(x=x,y=y))
  

• 一行内调用R

  %R require(ggplot2)
  %R -i px,py
  z = %R px*py
  print(colN, z[0]
  

如何优雅地在Jupyter Notebook中同时运行R和IPython