Usar R e Python no mesmo arquivo de notebook

Usar R e Python no mesmo arquivo de notebook

Esta página descreve como usar o pacote rpy2 do Python para executar código R e Python no mesmo arquivo de notebook.

Antes de começar

Antes de começar, crie uma instância de notebooks gerenciados pelo usuário do R framework.

Criar um arquivo de notebook para uso com R e Python

Para usar R e Python no mesmo arquivo de notebook, siga estas etapas:

  1. No Console do Google Cloud, acesse a página Notebooks gerenciados pelo usuário.

    Acesse Notebooks gerenciados pelo usuário

  2. Selecione a instância R em que você quer instalar as dependências.

  3. Clique em Open JupyterLab.

  4. Selecione File -> New -> Notebook.

  5. Selecione o kernel do Python 3 do novo arquivo de notebook.

  6. Selecione File > Rename notebook e mude o nome para algo significativo, como "rpy2.ipynb".

    O arquivo de notebook está pronto para você importar o rpy2 e usar o R e o Python na mesma pasta de trabalho.

Usar o rpy2 para importar objetos R

Como exemplo de como usar R e Python no mesmo arquivo de notebook, conclua as seguintes etapas para importar objetos R com o rpy2:

  1. Na primeira célula de código do arquivo do notebook, insira o comando a seguir:

    import rpy2.robjects as robjects
    
  2. Clique em  Executar as células selecionadas e avançar. O Python importa as funções do rpy2 para acessar e manipular objetos R.

    Botão "Executar as células selecionadas" e "Avançar".

  3. Para adicionar uma célula de código, clique no botão Inserir uma célula abaixo do arquivo do notebook.

    Botão "Inserir uma célula".

  4. Na nova célula de código, digite isto:

    pi = robjects.r['pi']
    
  5. Clique em Executar as células selecionadas e avançar. O Python armazena um objeto R pi.

  6. Para imprimir o valor de pi, em uma nova célula de código, digite pi[0] e clique em Executar as células selecionadas e avançar.

    Imprima o valor de pi.

A seguir

Leia a documentação do rpy2 (em inglês) para saber como usá-lo para executar o código R e Python no mesmo arquivo de notebook.