<- gapminder::gapminder
df <- iris iris
Quarto ha hecho que me vuelva a interesar por Phyton!!!
Es muy fácil combinar chunks de R con Py, solo hay que pasar los datos así: my_py_data = r.df
from siuba import _, group_by, summarize
= r.df
my_data
(my_data>> group_by(_.continent)
>> summarize(avg_lifeExp = _.lifeExp.mean())
)
continent avg_lifeExp
0 Africa 48.865330
1 Americas 64.658737
2 Asia 60.064903
3 Europe 71.903686
4 Oceania 74.326208
from siuba import mutate, _
from plotnine import ggplot, aes, geom_point
= r.iris
my_data
(my_data>> ggplot(aes("Sepal.Length", "Petal.Length", color = "Species"))
+ geom_point()
)
<ggplot: (8733462669084)>