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如果你從事數(shù)據(jù)科學的工作，可能會立即想到兩種編程語言：R和Python。
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事實上，R和Python本身是很好的工具，但通常被認為是競爭對手。今天推薦的這篇文章將會把兩者進行比較，而不是將它們視為兩種選擇。
如果你在Google搜索欄中輸入R vs Python，會立即獲得大量有關一方的優(yōu)勢的文章。
產生這種結果的原因之一，是人們根據(jù)他們根據(jù)對編程語言使用的選擇將數(shù)據(jù)科學領域劃分為陣營，一個R營地和一個Python營地。而且這兩個陣營往往不能和諧相處，其中的成員都相信他們的語言優(yōu)于對方。因此，在某種程度上，分歧并不在于工具，而在于——
為什么不同時使用呢?
數(shù)據(jù)科學中有很少一部分人同時使用Python和R。但事實上，有很多人雖然只用一種編程語言，但他們也想要使用另一個軟件的某些功能。例如，R用戶有時會想要使用Python本機的面向對象能力，同樣，一些Python用戶也想用R中的各種統(tǒng)計分布。
上圖是Red Monk在2018年第三季度進行的調查結果。這個調查數(shù)據(jù)來源于Stack Overflow和Github上的語言的流行度，它清楚地表明R和Python普及度都比較高。因此，沒有內在的理由說明為什么我們不能在同一個項目上同時使用二者。我們的最終目標應該是更好地分析并獲得更好的理解，編程語言的選擇不應成為實現(xiàn)這一目標的障礙。
R與Python回顧
讓我們來看看這些語言以及它們的優(yōu)缺點。
Python
自1991年發(fā)布以來，Python一直非常受歡迎，并廣泛用于數(shù)據(jù)處理。優(yōu)點有：
- 面向對象的語言。
- 廣泛的用途。
- 有很多擴展(功能)和強大的社區(qū)支持。
- 簡單，易與理解和學習。
- 在pandas，numpy和scikit-learn這樣的軟件包上，Python是機器學習活動的***選擇。
但是，與R不同，Python沒有用于統(tǒng)計計算的專用包。
R
R的***個版本發(fā)布于1995年，從那時起它就成為業(yè)界最常用的數(shù)據(jù)科學工具之一。
- 幾乎包含所有可以想到的統(tǒng)計應用程序的安裝包。CRAN目前擁有超過10k的包。
- 配備了完備的?可視化庫，如ggplot2。
- 能夠進行獨立分析。
性能良好的R不是最快的語言，并且在處理大型數(shù)據(jù)集時有時可能會內存過多。
充分利用這兩種語言
我們能否同時利用R的統(tǒng)計能力和Python的編程能力?當我們可以輕松地在R或Python腳本中嵌入SQL代碼時，為什么不將R和Python混合在一起呢?
基本上有兩種方法可以在一個項目中同時使用Python和R.
在Python中使用R
- PypeR
(http://bioinfo.ihb.ac.cn/softwares/PypeR/)
PypeR提供了一種簡單的方法，通過管道從Python訪問R。PypeR也包含在Python的Package Index中，它提供了一種更方便的安裝方式。當Python和R之間不需要頻繁的交互式數(shù)據(jù)傳輸時，PypeR特別有用。通過管道運行R，Python程序在流程操作系統(tǒng)平臺(包括Windows 、GNU Linux和Mac OS)的子流程控制下，可以獲得內存控制和可移植性方面的靈活性。
pyRserve
(https://pypi.org/project/pyRserve/)
pyRserve使用Rserve作為RPC連接網(wǎng)關。通過這種連接，可以在Python中用R設置變量，也可以遠程調用R函數(shù)。R對象作為Python實現(xiàn)的類的實例公開，在許多情況下R函數(shù)作為這些對象的綁定方法。
- rpy2
(https://rpy2.bitbucket.io/)
rpy2在Python進程中運行嵌入式R。它創(chuàng)建了一個框架，可以將Python對象轉換為R對象，將它們傳遞給R函數(shù)，并將R輸出轉換回Python對象。rpy2更常用，并且在積極開發(fā)中。
在Python中使用R的一個優(yōu)點是可以在Python中輕易使用R的強大軟件包，如ggplot2，tidyr，dplyr等。舉一個例子，讓我們看看如何在Python中使用ggplot2進行映射。
- 基本場景
https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#plot
- 幾何
https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry
在R中使用Python
我們可以使用下面其中一種替代方法在Python中運行R腳本：
- rJython
(https://r-forge.r-project.org/projects/rjython/)
該包通過Jython實現(xiàn)了Python的接口。它旨在讓其他包能夠與R一起嵌入python代碼。
- rPython
(https://cran.r-project.org/web/packages/rPython/index.html)
rPython又是一個允許R調用Python的包。它使得在R中運行Python代碼，進行函數(shù)調用，分配和檢索變量等成為可能。
- SnakeCharmR
(https://github.com/asieira/SnakeCharmR)
SnakeCharmR是rPython的現(xiàn)代版本。它是'rPython'的一個分支，它用了'jsonlite'并且比rPython有很多進步之處。
- PythonInR
(https://bitbucket.org/Floooo/pythoninr/)
PythonInR通過提供從內部與Python交互的函數(shù)，使得從R內部訪問Python變得非常容易。
- reticulate
(https://github.com/rstudio/reticulate)
網(wǎng)狀軟件包為Python和R之間的互操作性提供了一套全面的工具。在上述所有選擇中，這個是最廣泛使用的，更是因為它正在被Rstudio積極開發(fā)。Reticulate在R會話中嵌入Python會話，實現(xiàn)無縫、高性能的互操作性。該軟件包使你能夠將Python代碼網(wǎng)格化為R，從而創(chuàng)建一個將兩種語言編織在一起的新項目。
網(wǎng)狀包提供以下設施：
- 以各種方式從R調用Python，包括R Markdown，獲取Python腳本，導入Python模塊以及在R會話中以交互方式使用Python。
- R和Python對象之間的轉換(例如，R和Pandas數(shù)據(jù)幀之間，或R矩陣和NumPy數(shù)組之間)。
- 靈活地綁定到不同版本的Python，包括虛擬環(huán)境和Conda環(huán)境。
結論
R和Python都是非常強大的語言，其中任何一種語言都足以執(zhí)行數(shù)據(jù)分析任務。但是，對于這兩者來說肯定存在一些優(yōu)缺點，如果我們能夠利用兩者的優(yōu)勢，一定可以做得更好。無論如何，對二者進行充分的了解能夠讓我們在更多的環(huán)境中進行工作。
網(wǎng)頁題目：從對抗到融合，教你充分利用R+Python！
當前網(wǎng)址：http://m.5511xx.com/article/cdhosjd.html
