R ユーザーのための Pandas 実践ガイド II: siuba と datar - ill-identified diary
概要 以前にも書いたように Python の pandas は参照透過性に欠けるため, 何度も書き換えて使用するような使い方に向いていない. これは pandas の用途と合わない. pandas をもっと快適にデータハンドリングする方法がないか探したところ, siuba, datar というパッケージを見つけたので紹介する. これらのパッケージの特徴を挙げ, 実験によるパフォーマンス比較してみた. 個人的には siuba のほうが信頼できると思うが, 現時点ではどちらも発展途上のパッケージである. 以前の続きということでタイトルを踏襲したが, 実は私がこれらのパッケージを知ったのは昨日なので「実践」的かどうかは少し疑わしい タイトルの通り R を知っている pandas ユーザーを想定読者としているが, R ユーザでなくても再利用のしやすい書き方は知っていて損はないと思う. その場合は実
R と Python よく出るテーブル処理対応表 - 俺のOneNote
RとPythonのよくやるテーブル処理の操作覚書。 #python import pandas as pd pd.__version__ # '1.0.3' #R library("tidyverse") packageVersion("tidyverse") # ‘1.3.0’ 厳密にはアウトプットの内容が完全に一致するものを並べているわけではありません。 単純な関数・メソッドで、似たような目的の処理ができるものの対比です。 同じ目的で並べてる関数・メソッドで、返り値や型が一致しないものもあります。 R, Pythonともに不自由なので、他にもっとよい関数等が存在すると思います。ご容赦ください。 自分自身の覚書なので随時更新するかもです。 テーブルデータ(csv)の読み込み 内容 R Python csv読み込み（ヘッダー付き） read.csv("hoge.csv") pd.read_
pandasでサンプルのデータセットを使う4個の方法をまとめた - 子供の落書き帳 Renaissance
pandasを使っていて、ある関数の挙動を確認するのに、ちょろっとお試しのデータセットがあれば良いなぁ、と思うことがある。 俺も以前の記事で、pandasの使い方を説明するときに、自作のデータセットを使って書いていた。 ［pandas］特定の条件を満たす行を削除する - 子供の落書き帳 Renaissance これくらい簡単なものならばまだ良いけど、いちいちデータセットを自分で作るより、すぐに読み込んで使えれば楽である。 ありがちなのはiris（アヤメ）のデータだけど、その手のサンプルのデータセットを簡単に読み込む方法はあるのだろうか? pandas自体にサンプルデータセットの機能は無い pandas：urlを指定してread_csv seaborn scikit-learn statsmodels経由でR datasets まとめ pandas自体にサンプルデータセットの機能は無い pa
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dplyr使いのためのpandas dfplyすごい編 - Qiita
