随着reticulate的出现，将 R 和 Python 结合在一个 .Rmd 文档中在 R 社区（包括我自己）中变得越来越流行。现在，我的个人工作流程通常从一个 R 脚本开始，在某些时候，我使用knitr::spin()纯 .R 文档作为输入创建一个可共享的报告，以避免代码重复（另请参阅Knitr 的最佳隐藏宝石：旋转以了解更多关于话题）。
但是，一旦 Python 代码参与我的分析，我目前就被迫中断此工作流程并在编译报告之前将我的初始 .R 脚本手动转换（即复制和粘贴）为 .Rmd。我想知道，有没有人知道是否——或者就此而言，永远——可以knitr::spin()在一个 .R 文件中同时使用 R 和 Python 代码块而不走这条弯路？我的意思是，就像在 .Rmd 文件中混合两种语言并在它们之间交换对象时一样。至少据我所知，engine = 'python'目前不可能添加诸如旋转文档之类的东西。
使用reticulate::source_python可能是一种解决方案。
例如，这是一个简单的 .R 脚本，它将被旋转为 .Rmd，然后呈现为 .html
旋转我
#'---
#'title: R and Python in a spin file.
#'---
#'
#' This is an example of one way to write one R script, containing both R and
#' python, and can be spun to .Rmd via knitr::spin.
#'
#+ label = "setup"
library(nycflights13)
library(ggplot2)
library(reticulate)
use_condaenv()
#'
#' Create the file flights.csv to
#'
#+ label = "create_flights_csv"
write.csv(flights, file = "flights.csv")
#'
#' The file flights.py will read in the data from the flights.csv file. It can
#' be evaluated in this script via source_python(). This sould add a data.frame
#' called `py_flights` to the workspace.
source_python(file = "flights.py")
#'
#' And now, plot the results.
#'
#+ label = "plot"
ggplot(py_flights) + aes(carrier, arr_delay) + geom_point() + geom_jitter()
# /* spin and knit this file to html
knitr::spin(hair = "spin-me.R", knit = FALSE)
rmarkdown::render("spin-me.Rmd")
# */
蟒蛇文件是
航班.py
import pandas
py_flights = pandas.read_csv("flights.csv")
py_flights = py_flights[py_flights['dest'] == "ORD"]
py_flights = py_flights[['carrier', 'dep_delay', 'arr_delay']]
py_flights = py_flights.dropna()
生成的 .html 的屏幕截图是：
编辑如果必须将所有内容保存在一个文件中，那么在source_python调用之前您可以创建一个 python 文件，例如，
pycode <-
'import pandas
py_flights = pandas.read_csv("flights.csv")
py_flights = py_flights[py_flights["dest"] == "ORD"]
py_flights = py_flights[["carrier", "dep_delay", "arr_delay"]]
py_flights = py_flights.dropna()
'
cat(pycode, file = "temp.py")
source_python(file = "temp.py")
我的观点：将 python 代码放在自己的文件中比在 R 脚本中创建更好，原因有两个：