R vs Python：データ解析を比較 | POSTD
主観的な観点からPythonとRの比較した記事は山ほどあります。それらに私たちの意見を追加する形でこの記事を書きますが、今回はこの2つの言語をより客観的な目線で見ていきたいと思います。PythonとRを比較をしていき、同じ結果を引き出すためにはそれぞれどんなコードが必要なのかを提示していきます。こうすることで、推測ではなく、それぞれの言語の強みと弱みの両者をしっかりと理解できます。 Dataquest では、PythonとRの両方の言語のレッスンを行っていますが、データサイエンスのツールキットの中では両者ともそれぞれに適所があります。 この記事では、NBA選手の2013/2014年シーズンの活躍を分析したデータセットを解析していきます。ファイルは ここ からダウンロードしてください。解析はまずPythonとRのコードを示してから、その後に2つの異なるアプローチを解説し議論していきます。つま
Python と R で連携する - Qiita
R と Python の連携を考える 最近 R による基本的なデータプロッティングやファイル入出力の方法について説明しました。 データ分析の言語としては Python ですべてをやろうという傾向があるようですが、やはり過去の膨大な R による資産は魅力的でそう簡単に切り捨てられるものではありません。 よくあるケースとしては、部分的なデータ解析については R を流用したいが、全体的なプログラミングは Python で書きたいというシーンでしょう。また、プロッティングだけ R でおこないたいという場合もあるでしょう。こんなとき Python と R で連携できれば問題が一気に解決して便利です。 Python から R を利用するライブラリ PypeR かつては RPy2 というライブラリが使われていたようですが、最近使われており主流なのは PypeR です。 PypeR のインストール インス
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
処理を実行中です
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
CSVのデータを使って散布図とヒストグラムを作る - Qiita
