Pythonでのデータ分析初心者がまず見るべき情報源のまとめ - Qiita
データ分析言語としてデータサイエンスの世界での存在を日々増している(と言われる)Python。 Pythonでのデータ分析、特にPandasの使い方についてまとめてみました。 ・Rユーザーの方がPythonを使いたい場合には特に有用だと思います。 ・基本的なデータハンドリングの方法に主眼をおいています。 RユーザーがPandas,Numpyを使う場合の早見表 【Slide Share】Python for R uses Rで使う記法をPythonで再現するにはどうしたらいいかの 比較早見表が列記されており、RでやっていたことをPythonでやろうと 思ったらかなり有用だと思います。 http://www.slideshare.net/ajayohri/python-for-r-users 【Pandas Official】Pandas -comparison with R 上記と同様、Rで
PythonからRを使いたい -だがRPy2おめーはダメだ- - 盆栽日記
経緯 とある事情でランダムフォレストを使いたいのだがrandomForestパッケージは因子のレベルが32までというFORTRAN実装を引きずっており今回のデータには合わない。 ならばとpartyパッケージのcforestを使ってみたが今度はメモリが足りなくなった。 諦めて因子のレベルを32以内にすればいいのだろうが、せっかくなのでPythonを使ってみたい。 で、Scikit-learnにランダムフォレストが実装されてるとのことなので入れてみた。 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scikit-learn Scikit-learnについてはこれでおしまい。 ところで、↑のサイトを眺めているとRPy2がある。 RPy2に関しては当方Win7の64bit環境だが以前は32bitのものしかなくインストールすらうまくいかなかったことを思い出した
［Python］［データ分析］Pythonによるデータ分析環境 - データ分析がしたい
統計分析用ツールとして便利なRですが統計処理に特化しており、プログラム言語としては若干使い難い点もあります。 例えば、Web解析やXMLパースなどはRよりPythonのライブラリの方が機能的に充実していますし、モデル等をPythonで開発するツールに組み込む場合も開発言語と同じ言語で実装した方が効率が良いでしょう。 また、速度的にもRのforはかなり遅くシンンプルなシミュレーションでも結構差が出たりします。 ということでPythonでもデータ分析したい場面が存在しますが、Pythonのリストはデータ分析用のデータ構造ではないため、データハンドリングや集計が非常にやり難いです。 例えば、行・列に対する演算やカテゴリでのグループ化集計といった作業は、非常に面倒な作業になります。 PythonからRを利用するRPy2ライブラリもありますが、PythonとR間でのデータのやり取りが必要になり結構面
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Python と R で連携する - Qiita