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reticulate:左手 Python 右手 R

2026-10-11 08:04:25

reticulate是由 RStudio（现 Posit）开发的 R 包，可以让你同时使用 Python 和 R 语言处理数据，不需要手动转换变量，支持:

导入 Python 模块（如 import("numpy")）
运行 Python 代码字符串或脚本
自动/手动转换、访问 R 与 Python 对象（data.frame ↔ pandas DataFrame 等）

安装

默认您应该已经安装好 R 、 python，知道 python 的安装路径

install.packages("reticulate")library(reticulate)

配置

目的是让其自动调用配置好的 python

# ### 检查是否已识别 Pythonpy_available()# 配置特定路径下的 pythonuse_python("/usr/bin/python3")# 也可以直接使用 conda环境，指定环境名use_condaenv("base")# Would you like to create a defaultPython environment for the reticulate package?(Yes/no/cancel) no# 查看当前的配置py_config()

Python 装包

py_install("pandas")py_install("numpy")

数据结构映射

R 对象	Python 对象	说明
logical	bool	TRUE→ True
integer/ numeric	int/ float	标量自动转换
character(1)	str	单字符串
vector	list	R 向量 → Python list
list()	dict或 list	命名 list → dict
data.frame	pandas.DataFrame	最常见、最重要
matrix	numpy.ndarray	二维数值矩阵
array	numpy.ndarray	多维数组
factor	pandas.Categorical	保留因子水平

实际使用

使用 RMarkdown 语法，指定当前cell代码块是 python 或 r

library(reticulate)# 在 R语法中调用 python 模块os <-import("os")os$listdir(".")

使用 Python 读取表格并进行整理

import pandas as pddf = pd.read_csv("gene.txt",sep="\t")# gene_id去除最后的_序号即为 contigdf['contig']= df['gene_id'].apply(lambda x:"_".join(x.split("_")[:-1]))df.head()#                    gene_id     gene  ...  gene_name                  contig# 0  sample1_1|k97_10342636_1      MGE...RepA_C  sample1_1|k97_10342636

使用 R 进行绘图，直接使用 Python 处理好的数据

library(gggenes)library(ggplot2)# 在 R 环境中调用 python的对象, 在 py 对象下ggplot(py$df,aes(  xmin = start,  xmax = end,  y = contig,  fill = gene))+geom_gene_arrow()+geom_gene_label(aes(label = gene))+scale_fill_brewer(palette ="Set3")

library(gggenes)library(ggplot2)# 在 R 环境中调用 python的对象, 在 py 对象下ggplot(py$df,aes(  xmin = start,  xmax = end,  y = contig,  fill = gene))+geom_gene_arrow()+geom_gene_label(aes(label = gene))+scale_fill_brewer(palette ="Set3")