От «R против Python» к «R и Python»
Если вы начинающий специалист по анализу данных, вам сразу могут прийти на ум два языка программирования: R и Python. Однако вместо того, чтобы рассматривать оба варианта как отличный вариант, большинство новичков в конечном итоге сравнивают их. В этой статье я собираюсь объяснить, как можно одновременно использовать Python и R для науки о данных.
Ваша мечта в области науки о данных не так уж и далека с R
С появлением технологий каждый день генерируются огромные объемы данных, что вызывает потребность в их обработке и получении значимой информации, которая должна использоваться различными полезными способами. Повышенная доступность данных, мощные вычисления и акцент на решениях на основе данных - вот что сделало науку о данных такой популярной. Python и R - два самых популярных инструмента программирования, используемых Data Scientist. Оба являются бесплатными языками с открытым исходным кодом и удивительно гибкими языками анализа данных.
Процессы обработки и анализа данных с помощью Python и R
Сбор данных
- Python - Python поддерживает различные наборы данных. Вы также можете создавать наборы данных с помощью Python. Запросы, библиотека Python позволяет брать данные с разных сайтов. Python облегчает получение любого типа данных. Доступ к данным также можно получить из таблиц Википедии, и как только данные будут правильно организованы, их можно будет глубоко проанализировать.
- R - R не может получать данные из веб-питона, но лучше всего справляется с обработкой данных из наиболее распространенных источников. Данные могут быть импортированы из CSV, Excel и текстовых файлов в R. Rvest, пакет R позволяет выполнять базовую очистку веб-страниц, в то время как magrittr очистит и интерпретирует информацию за вас.
Исследование данных
- Python - Pandas, еще одна библиотека Python для анализа данных, которая используется для анализа данных. Он может хранить большой объем данных. Он позволяет фильтровать, сортировать и отображать данные всего за несколько секунд.
- R - R был разработан для статистического и численного анализа больших наборов данных и, следовательно, предлагает различные варианты для исследования данных. Вы можете применять к своим данным многочисленные статистические тесты, строить вероятностные распределения и использовать стандартные методы машинного обучения и интеллектуального анализа данных.
Моделирование данных
- Python - анализ численного моделирования можно выполнить с помощью NumPy. Научные вычисления и вычисления с помощью SciPy. Доступ к большому количеству алгоритмов машинного обучения можно получить с помощью библиотеки кода Scikit-Learn.
- R - Для анализа моделирования данных иногда необходимо полагаться на пакеты, выходящие за рамки основных функций R. Распределение Пуассона и смесь вероятностных законов - вот некоторые из пакетов, доступных для конкретного анализа.
Визуализация данных
- Python - IPython Notebook, поставляемый с anaconda, предлагает несколько мощных опций для визуализации данных. Библиотека Python Matplotlib может использоваться для создания основных графиков и диаграмм. Plot.ly можно использовать для создания более сложных диаграмм.
- R - R был разработан для выполнения статистического анализа и демонстрации результатов. Его мощные программы и пакеты специализируются на графическом представлении результатов. Базовые графические модули позволяют создавать все основные диаграммы и графики. После этого вы можете сохранить файлы в графических форматах как jpg. Или в виде отдельных PDF-файлов.
Откажитесь от 10-летнего испытания и примите это 10-недельное испытание Python
Python и R для науки о данных - использование лучших языков
Давайте посмотрим, как статистические возможности R можно использовать с возможностями Python. Можно использовать два подхода для одновременного использования как python, так и r в одном проекте.
R в Python
PypeR - предоставляет простой способ доступа к R из Python через каналы и особенно полезен, когда нет необходимости в частой интерактивной передаче данных между R и Python. Программа python приобретает гибкость в управлении подпроцессами, управлении памятью и переносимости за счет запуска R по конвейеру.
rpy2 - Rpy2 создает платформу для запуска встроенного R в процессе Python, например, он переводит объекты Python в объекты R, передает их в функции R и конвертирует вывод R обратно в объекты Python.
Python в R
rPython - пакет, позволяющий R вызывать Python и позволяющий запускать код Python, назначать и получать переменные, выполнять вызовы функций и т. д.
SnakeCharmR - SnakeCharmR - это современная версия rPython, которая использует jsonlite и имеет множество улучшений по сравнению с rPython.
PythonInR - PythonInR предоставляет функции для взаимодействия с Python изнутри R, что упрощает доступ к python изнутри R.
EndNote
Python и R, оба являются довольно мощными языками, необходимыми для выполнения задач в области Data Science. Хотя каждый из языков имеет различные ограничения, лучшую работу можно выполнить, используя сильные стороны обоих. Понимание обоих улучшит нашу производительность и гибкость для работы в различных средах.
