普段はjupyter labを使っており、現在PythonもRも実行可能にしてあります。
分析結果はすべてjupyterのファイルとして残っており、githubにそのままあげれば分析過程も残せます。
ただ、どちらを使うべきか、を都度判断するのもめんどうだな、と思い、ひとまずPythonを起動し、pyper
からRを実行することに決めました。
自分の使い方
現状、MatchIt
,WeightIt
,RDD
,'tidytext,'RMeCab
,partykit
の良い代替がPythonにはないため(DoWhyはまだ小回りがきかない)、そのラッパーを自作し、そこでpyper
を使っています。
コード
覚えることはほとんどなく、pyper.R()
,assign
,get
くらいを覚えれば十分です。
import pandas as pd import pyper df = #適当なdf #インターフェイスをインスタンス化 r = pyper.R(use_pandas=True) #R側にデータを渡す r.assign("df", df) code = """ head(df) """ #コードを渡すと実行できる print(r(code)) #結果を取得する res = r.get('df')
注意点としては、R側でエラーになるとそのまま帰ってこなくなるので、止まっても良いタイミングで使うようにしたほうがいい感じです。