Python和R是一对数据科学两大语言，在互联互通的路上，我感觉R更加的积极。在Python使用R语言语法有些不自然，但在R中调用Python体验十分棒，一起跟我看看吧。

reticulate包是可以让R语言非常流畅自然联通Python的关键。

Rmarkdown预备知识

Rmarkdown很像jupyter notbeook和markdown的结合。

• 代码块
• markdon文本

代码块

在Rmarkdown中的代码块的开始都是以三引号、{}和语言名为标志，以三引号结尾。

```{r}
library(ggplot2)
ggplot(mpg, aes(x=displ, y=cty))+
  geom_point()
```

后面设置好reticulate包后，就可以在Rmarkdown中使用python代码块，

```{python}
import pandas as pd
df = pd.read_csv('test.csv')
df.head()```

markdown文本

文本部分全部支持markdown语法，这里不做赘述。

安装

```{r}
install.packages("reticulate")
```

环境设置

当我们在R代码块中设置好Python环境，就可以在Rmarkdown中跑Python代码。

查询Python

首先我们需要知道Python安装路径，可以在命令行中逐行执行下面代码

python3
import sys
sys.executable

我的mac电脑的Python安装路径为

/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3

指定Python

执行下方的代码(路径改为自己的Python安装路径)

```{r}
library(reticulate)

use_python('/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.7/bin/python3')```

执行代码后，我们就可以愉快的使用Python代码

运行Python代码

在Rmarkdown中写Python代码块

作图

```{python}
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
# 计算正弦曲线上点的 x 和 y 坐标
x = np.arange(0,  3  * np.pi,  0.1) 
y = np.sin(x)
plt.title("sine wave form")  
# 使用 matplotlib 来绘制点
plt.plot(x, y) 
plt.show()
```

读取csv

```{python}
import pandas as pd

df = pd.read_csv("test.csv", encoding="gbk")
df.head()```

返回的df是Python对象，我们可以看到表格不好看，这是R中的Python对象。

在R代码块中调用Python变量(对象)

刚刚讲的都是在Rmakdown中运行Python代码块，并不是在R代码块中运行Python代码或者调用Python变量。

py$python_variable_name

R代码块中调用Python方法

py$python_variable_name

• py相当于Python中的对象
• $ 相当于Python中的点
• python_variable_name 是Python代码块中的变量名

比如在上文中Python的变量df，在R中调用

```{r}
py$df ```

```{python}
import os

os.listdir()```

['reticulate学习.md', 'test.csv', 'test.py', 'reticulate学习.html', 'reticulate学习_files', 'reticulate.pdf', 'reticulate学习.Rmd', 'data.py']

在R代码块中实现上方的Python功能，如下，很简单

```{r}
library(reticulate)

#导入库
os <- import("os")

#os库的listdir函数
os$listdir()
```

## [1] "reticulate学习.md"    "test.csv"             "test.py"             
## [4] "reticulate学习.html"  "reticulate学习_files" "reticulate.pdf"      
## [7] "reticulate学习.Rmd"   "data.py"

```{r}
library(reticulate)
pd <- import("pandas")
df2 <- pd$read_csv("test.csv", encoding="gbk")
df2
```

A = '我是张三,'
B = '来自河北'

```{r}
library(reticulate)

source_python("data.py")
print(A)
print(B)
paste0(A, B)
```

我是张三,
来自河北
我是张三,来自河北

这一行代码，在代码块中运行```{r}
library(reticulate)
py_run_file("test.py")
```

得到

这是来自test.py的问候!