本文详解如何通过 reticulate 包在纯 r 脚本中调用 python pandas 的 `plot.scatter()` 方法绘制散点图，涵盖数据传递、python 环境执行及图形显示全流程。
要在 R 环境中直接调用 pandas 的绘图功能（而非借助 ggplot2 或 R 原生绘图系统），关键在于：将 R 数据框安全、准确地转换为 Python pandas DataFrame，并在 Python 运行时环境中执行原生 pandas 绘图语句。reticulate 提供了 r_to_py() 和 py_run_string() 两个核心函数来完成这一桥接。
以下是完整、可运行的 R 脚本示例（适用于 .R 文件，非 R Markdown）：
library(reticulate)
# 导入必要 Python 模块
pd <- import("pandas")
plt <- import("matplotlib.pyplot")
# 构建 R 数据框（注意：列名需为合法 Python 标识符，避免空格或特殊字符）
df <- data.frame(
col1 = c(1, 2, 3, 4, 5),
col2 = c(6, 7, 8, 9, 10)
)
# 将 R 数据框转换为 Python pandas DataFrame
df_python <- r_to_py(df)
# 在 Python 环境中执行绘图命令（使用 r. 前缀访问 R 传入的对象）
py_run_string("
import matplotlib
matplotlib.use('Agg') # 避免无 GUI 环境报错（如服务器、Rscript）
python_plot = r.df_python.plot.scatter(x='col1', y='col2', alpha=0.3, figsize=(6, 4))
plt.title('Scatter Plot via pandas in R')
")
# 显示图形（需确保 matplotlib 后端支持显示；若在无界面环境，建议保存为文件）
plt$show()⚠️ 重要注意事项：
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- r. 前缀是关键：r.df_python 表示 Python 环境中对 R 变量 df_python 的引用，不可省略或误写为 df_python（否则 Python 会报 NameError）。
-
后端兼容性：在无图形界面的环境（如 Linux 服务器、Rscript 批处理）中，plt$show() 可能失败。推荐添加 matplotlib.use('Agg') 并改用 plt$savefig("plot.png") 保存图像：
py_run_string(" plt.savefig('scatter_from_pandas.png', dpi=300, bbox_inches='tight') ") - 数据类型一致性：r_to_py() 通常能正确推断数值型和字符型，但对因子（factor）、时间类（POSIXct）等需预处理（如 as.character() 或 as.numeric()），否则可能在 Python 中转为 object 类型导致绘图异常。
- 依赖安装：确保 Python 环境已安装 pandas 和 matplotlib（可通过 reticulate::py_install(c("pandas", "matplotlib")) 自动安装）。
✅ 总结：该方案实现了 R 与 pandas 绘图能力的无缝集成——无需切换语言环境，不依赖 R Markdown 渲染机制，完全满足“在 .R 脚本中调用 pandas 函数”的工程化需求。只要正确管理对象跨环境引用与图形后端，即可稳定复现 Python 原生可视化效果。
