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σʔλϑϨʔϜQBOEBT%BUB'SBNF r = pyper.R() r("rx <- rexp(300,1)") r("rdf <- data.frame(x = 1:200, y = rnorm(200))") px = r.get(“rx") pdf = r.get("rdf") plt.hist(px, bins=20) plt.ylabel("freq") plt.show()

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sprintf("σʔλ͸%dߦ, %dྻͰ͢!!",NROW(data), NCOL(data)) } r = pyper.R(use_pandas='True') r("source('~/Desktop/TokyoR/script/function.R', echo=FALSE)") print(r("shape_data(iris)"))

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sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() iris = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=iris.feature_names) r.assign("p_iris", iris) print(r("shape_data(p_iris)"))

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print("use skim function"); skim(data) %>% kable print("use glimpse function"); glimpse(data) } def view_data(data): r = pyper.R(use_pandas='True') r("source('~/Desktop/TokyoR/script/function.R', echo=FALSE)") r.assign("p_data", data) print(r(“view_data(p_data)”)) view_data(iris)

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