RとPython間のデータ移動（Google Colaboratory）

前々回「PythonとRの連携」で駆け足で紹介しましたが、RとPython間のデータ移動のまとめです。

本日のメニュー：RとPython間のデータ移動

RとPython間のデータ移動の方法です。早速やってみましょう。

Google Colaboratoryにログイン

まずはGoogle Colabにログインしましょう。

公式サイト

ファイルから「ノートブックを新規作成」をクリックし、新しいノートブックを作成します。

Googleドライブのマウント（必要に応じて）

次にインストール済みのパッケージを読み込むため、Googleドライブをマウントします。

インストール済みのRのパッケージを解凍（必要に応じて）

インストール済みのRのパッケージを解凍します。（圧縮保存したファイルの解凍）

%%shell
# Colab Notebooksのフォルダにlibrary.tar.gzを保存しておいた場合、インストールしたパッケージの復活
tar xzf "/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/library.tar.gz"

過去に「Colab Notebooks」に圧縮保存していたフォルダ「library」が解凍されて出現します。

PythonとRで分析する準備

PythonとRで分析する準備をします。

Pythonの基本的な準備

# Pythonの分析の準備
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
pd.options.plotting.backend = "plotly"
import rpy2
import rpy2.robjects as robjects
# Rを使えるようにする
%load_ext rpy2.ipython

Rの基本的な準備

※コメントのlibrary(openxlsx), library(DT)は必要に応じてコメントを外します

# Rの分析の準備
%%R
.libPaths("library")   # libraryの保存先フォルダ指定
library(tidyverse)
library(readxl)
#library(openxlsx)    # 必要に応じて実行
#library(DT)    # 必要に応じて実行
# パッケージを保存していない場合、インストール（時間かかります）
# install.packages("openxlsx")
# install.packages("DT")
# install.packages("Rcpp")    # 前提パッケージ
# install.packages("htmlwidgets")    # 前提パッケージ

RとPython間でデータテーブルを移動する

以下のようにするとRとPython間でデータテーブルを移動できます。

RからPythonにデータ移動

# Rでデータを作成する（irisをコピーしてdf_rとする）
%%R
df_r <- iris
df_r %>% head()

# PythonからRのデータを読み込む
df_py = robjects.r("df_r")
print(df_py.head())

Python側からRで作成したデータフレームを読み込めました。

同様にPythonからRへのデータ移動もやってみましょう。

PythonからRにデータ移動

# Python側のデータフレームをRにインポート
%R -i df_py

R側からPythonのデータフレームを受け取ることができました。

今回は以上になります。