Python_R.Rmd

```{r instalación del entorno en Python}
### 
#install.packages("reticulate")
## En el siguiente link se encuentra una pequeña documentación visual de como funciona reticulate y como lo puedes utilizar en ambas extensiones de R (.R, Rmd)
## https://raw.githubusercontent.com/rstudio/cheatsheets/main/translations/spanish/reticulate_es.pdf
 
library(reticulate)
### Descarga de python en caso de no tenerla activa
#install_python(
 # version = "3.10.12", 
 # optimized = T)

# Nombre del entorno 
env_path <- "Conexion_Python_R"
#Creación del entorno
virtualenv_create(envname = env_path)

# Activando el entorno
use_virtualenv(env_path)
```

```{r}
# instalar la libreria seaborn en el entorno 

py_install("numpy", envname = env_path)
py_install("pandas", envname = env_path)
py_install("matplotlib", envname = env_path)
py_install("seaborn", envname = env_path)
```

```{python}
## Importa las librerias que se utilizan en python
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as plt
import seaborn as sns 
```

```{python}
## Recolección de un dataframe 
crashes =sns.load_dataset("car_crashes", index_col = "abbrev") [["alcohol", "total"]]
crashes.head()
```

```{r}
# Desde R recolecta el dataset "car_crashes", utilizando el comando py$
# Importante: ESte comando te permite recolectar todo tipo de frgamentos creados en python, para 
# utilizarlos en el formato más optimo en R (Mantiene la conversión de datos utilizada en python)

# Importante: Siempre revisar la documentación de los dataframes, BD y librerias. 

crash_alcohol <- subset(py$crashes, alcohol >= 2)
head(py$crashes)

install.packages("ggplo2")

head(iris)

```

```{python}
## En esta celda, se genera una gráfica sencilla para mostrar que se pueden recolectar los datos de R a python y ser procesado en el mismo.
## Importante: Para recolectar datos de R, siempre se debe de utilizar el comando r."nombre_del_dataframe". 
sns.scatterplot(x = "alcohol",y = "total", data = r.crash_alcohol)
plt.pyplot.show()

```

```{python}
### Esto todavio no lo hago jalar
iris = r.iris
iris.head()
x1 = iris[1]
x1.head()

fig, ax =plt.subplots()

ax.hist(x, bins=8, linewidth=0.5, edgecolor="")

ax.set(xlim=(0, 8), xticks=np.arange(1, 8),
       ylim=(0, 56), yticks=np.linspace(0, 56, 9))


```