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_
R ユーザーへの pandas 実践ガイド - Qiita
概要 R で tidyverse (dplyr+tidyr) に使い慣れているが, Python に乗り換えると pandas がどうも使いにくい, と感じている人の視点で, Rの dplyr などとの比較を通して, pandas の効率的な使い方について書いています. そのため, 「R ユーザーへの」と書きましたが, R経験のない pandas ユーザーであってもなんらかの役に立つと思います. また, 自社インターン学生に対する教材も兼ねています. どちらかというと, 初歩を覚えたての初心者向けの記事となっています. データ分析は一発で終わることはまずなく, 集計・前処理を探索的に行う必要があります. よって, プログラムを頻繁に書き直す必要があり, 普段以上に保守性のある書き方, 例えば参照透過性を考慮した書き方をしたほうが便利です. R の tidyverse の強みとして, 再帰代
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