---- 目录 1.R简介 2.Python简介 3.R&Python相遇 1. R简介 R（又称R语言）是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。...和R类似，Python也有包，pypi是一个Python包的仓库，里面有很多别人写好的Python库。 Python也是一个大社区，但它是一个有点比较分散，因为它是一个通用的语言。...整体来说，对于对R使用和编程有一定深入理解的人来说，我不认为R做数据分析的速度会比python差。但是对于简单粗暴的编程方式，python的确更胜一筹。...而在以下领域中，R比Python更有优势： ◆ 统计分析选项：尽管Python的SciPy和 Pandas以及 statsmodels的组合提供了很大的一套统计分析工具，而R是专门围绕着统计分析应用等创建的...d).R和Python：数据科学行业的表现： ★ 如果你看一下最近的民意调查，在数据分析的编程语言方面，R是明显的赢家。 ★ 有越来越多的人从研发转向Python。
文章来自http://www.datacamp.com/community/tutorials/r-or-python-for-ata-analysis?
MySQL作为z最为流行的关系型数据库管理平台之一，与绝大多数数据分析工具或者编程语言都有接口，今天这一篇分享如何将MySQL与R语言、Python进行连接。...R语言中与SQL管理平台通讯的接口包有很多，可以根据自己使用的数据库平台类型以及习惯，挑选合适的接口包。因为我个人笔记本使用的MySQL平台，所以本篇仅以MySQL为例分享。...: Python与MySQL连接： from sklearn.datasets import load_iris import pandas as pd from sqlalchemy import...charset=utf8') #使用 sqlalchemy接口连接连接 Python与MySQL数据读写操作： Pandas库中有封装过的数据读写函数，可以直接针对连接后的数据进行数据读写，非常方便。...以上仅仅是MySQL与R语言、Python交互的基础函数，当然还有更为复杂的增删以及插入命令，如果需要了解详细内容可以参考RMySQL、sqlalchemy库的官方文档。
本文介绍对 R 的安装与配置，以 Windows 系统为对象进行操作，其他操作系统过程类似。本文算是一个老司机的经验之谈，初学者按照操作配置可以减少以后不必要的麻烦，对于其他读者，希望也有所启发。...C 盘下创建一个目录专门用来装 R、R 包以及 R tools。...当你想要更新 R 版本时，你不得不面临重装所有包的举动（如果你使用几个月，装了几百个包~~），或者想其他办法解决。 下面就是教你自己创建自定义的临时目录与包目录，这样上面情况都不会发生了。...R 代码，所以我们可以在这里用 R 代码进行配置。...这样以后升级 R，只要重装下 R-base 就可以了，R 包还在那里，最多再在控制台来一句： p_update()
#http://cran.r-project.org/web/packages/rmongodb/vignettes/rmongodb_introduction.html library(rmongodb...) # Connecting R to MongoDB ------------------------------------------------- m=mongo.create() mongo.is.connected...output of "mongo.find.one" is a BSON object, #which can not be used directly for further analysis in R....# And, using "mongo.bson.to.list", and R list object can be created from BSON object. temp<- mongo.find.one...mongo.bson.from.JSON('{"city":"SHEHONG","dept":"mathematics"}') query #mongo.bson.from.list automatically converts R
R一直是统计圈内处于佼佼者的语言，语法简单，学习曲线不太长也不太陡。如果能结合Java的通用性和R的专业性，碰撞出的火花，将会缤纷绚烂。 本文将介绍R与Java连接的高速通道，rJava通信方案。...另外一篇文章介绍的Rserve通信方案，请参考：Rserve与Java的跨平台通信 目录 rJava介绍 rJava安装 rJava实现R调用Java rJava(JRI)实现Java调用R...(win7) rJava(JRI)实现Java调用R (Ubuntu) 1. rJava介绍 rJava是一个R语言和Java语言的通信接口，通过底层JNI实现调用，允许在R中直接调用Java的对象和方法...CMD javareconf #启动R ~ sudo R > install.packages("rJava") installing via 'install.libs.R' to /usr/local...包括了R通过rJava调用Java，Java通过JRI调用R。并演示了win和linux中的使用方法。
来源：R语言统计与绘图本文多图，建议阅读5分钟本文为你比较Python与R代码。
圆环图与饼图类似，也是反映各个部分的占比情况，看各种类型的数据与整体之间的关系。下面将展示一下在R与python中的实现方法。...R的实现 (ggplot2) R中是没有封装好的包来直接实现的，我们将用ggplot2中的geom_bar进行极坐标变换得到。...image 2. python的实现 (matplotlib.pyplot) python将用matplotlib中的pyplot画出两个pie图来实现。
本系列文章的主要目的是结合 R 和 Python 两种语言的代码来理解统计分析中的一些概念和方法。 主要是理解相关数学概念，不偏倚语言。...本篇概要如下， 基本概要统计函数 分位数与经验累积分布函数 Q-Q Plot 的原理与手动实现 由于 R 语言为统计而生，所以我们把它放在前面，而 Python 放在后面压轴。...R 语言有很多包可绘制统计信息，但这里主要采用 R 语言内置函数，偶然使用其他更酷的库如 ggplot2 等。 1单组数据的概要统计 这里主要看一维数组的情况，也就是单组数据。...再次观察，发现与内置函数 qqnorm(x) 的结果一致。...plt R 语言为统计而生，有很多内置统计函数，而 Python 不同，需要用第三方包来助力。
本文汇总之前两篇关于 R 基础知识的笔记以及获取 R 帮助文件的记录。 R 基础语法 就像学习一门外语，如果你想要学好，必须掌握语义、语法：单词、连词、句子结构等等。...学习一本编程语言也基本一样，我们如果想要高效地编程 R，必然要学好 R 的语言的语义和语法。...阅读下面两篇笔记快速浏览和学习 R 基础知识： R 基础 - https://nbviewer.jupyter.org/github/ShixiangWang/masterR/blob/master/archive.../R_notebook3.ipynb R 语法 - https://nbviewer.jupyter.org/github/ShixiangWang/masterR/blob/master/archive.../R_notebook4.ipynb 获取帮助 学习是一个持续的过程，没有谁可以记住所有的包、所有的函数、一个复杂函数所有的参数说明。
嵌入表格和图表 这也是rmarkdown吸引人的地方，通过R代码直接输出表格和图！这有赖于益辉大神写的knitr包。...3 Motocycle 14 20.00% 将巨大的表格直接嵌入文档并不是个好主意，JavaScript库（例如DataTables）可以很方便将大数据集嵌入网页中，它可以自动执行分页，也支持搜索与筛选...名为DT的R包可以利用这个库，实现交互式操作，方便探索大数据集。...一般的图非常简单，和平常写R代码一样，不过不在.R中写，而是在.Rmd中写，将你的代码写入如下的代码框中，使用Control+Alt+i可以直接插入一个代码框。...除了基本的绘图函数与ggplot2包，我们还可以使用其他，例如DiagrammeR包绘制流程图等。
日期与时间格式数据处理通常在数据过程中要相对复杂一些，因为其不仅涉及到不同国家表示方式的差异，本身结构也较为复杂，在R语言和Python中，存在着不止一套方法来处理日期与时间，因而做一个清洗的梳理与对比将会很有价值...本文针对R语言与Python中常用日期与时间函数进行简要对比介绍，力求简单明了，覆盖常用的处理方法。...R 在R语言中，涉及到日期与时间处理的函数主要有以下四套： as.Date()函数： POSIXt/POSIXct函数： chron包： lubridate包： 前两个是R语言的base包内置函数，as.Date...Python: Python中的常用时间与日期处理函数除了Pandas内置的时间对象之外，还有datetime\time模块。...当然Python序列处理的函数在Python中无处不在，这里仅介绍以上几个经常会用到的高频函数。想要深入了解Python中的时间序列处理模式，还是需要深入研究其源文档。
今天这篇是R语言 with Python系列的第三篇，主要跟大家分享数据处理过程中的数据塑型与长宽转换。...其实这个系列算是我对于之前学习的R语言系列的一个总结，再加上刚好最近入门Python，这样在总结R语言的同时，对比R语言与Pyhton在数据处理中常用解决方案的差异，每一个小节只讲一个小知识点，但是这些知识点都是日常数据处理与清洗过程中非常高频的需求...接下来是Python中的数据塑性与长宽转换。...Python中我只讲两个函数： melt #数据宽转长 pivot_table #数据长转宽 Python中的Pandas包提供了与R语言中reshape2包内几乎同名的melt函数来对数据进行塑型...综上所述，本文主要提供了R语言与Python中用于处理数据重塑（长宽转换的常用解决方案）。
在写pipeline的时候，经常把python和R程序都整合进bash脚本里，这样比较方便，python和R怎么解析命令行参数的呢？...python的命令行解析方法 python最常用的命令行参数主要有两个：sys.argv和argparse.ArgumentParser. 1.1....而argv[0]则是指的这个python程序，即greet.py。 如果这里只提供了一个参数的话，则会因为没有argv[2]而报错： ?...输入python greet2.py -name gouzi -name2 daming 则返回： ? image.png 输入python greet2.py -name gouzi 则返回： ?...image.png 2.R中的命令行参数解析方法 R中的命令行参数解析主要用commandArgs()。如下图所示： ? image 运行Rscript greet.R gouzi 得到： ?
-------------- Python： -------------- 为了保持与R语言的案例数据演示一致，我把刚才在R语言中使用的数据复制一份导入Python中。...） R语言和Python索引都用方括号，且都是使用逗号进行行规则和列规则的位置间隔 R语言与Python在索引多行多列时传入数据类型不同，R语言传入向量，Python传入列表。...在索引多行时，R与Python都可以使用连续行列，均需提供占位符号，（R语言留白即可标识全选，Python则占位则必须提供“:”符号），在索引多列时，均无需提供占位符号。（当然提供了也不多余）。...R语言与Python都接受逻辑表达式：|表示或、&表示且。 R语言默认索引从1开始，Python从0开始（不包含尾部）。...R语言与Python均可以基于数据框自身进行索引切片，同时又都可以通过外部索引函数进行条件索引。
R语言与独孤九剑 R语言可以比作独孤九剑, 函数都是写好的, 包也是写好的, 直接用就可以了, 功能强大....三问Python哪里比R好? 为什么要这么做呢, R语言不是很好么, 为什么要换语言呢? 如果实现的功能可以用R语言实现, 为什么要替换为Python呢? R语言学好了么, 完全掌握了么?...为什么R比Python好?...R包data.table读取数据, 写入数据, 操作数据框从性能上完败Python, Python哪里好了. 为什么要换为Python?...从很多角度, R语言都不逊于Python, 学习成本来说, 对于科学计算和统计而言, R语言也比Python容易入手.
内容取自《R语言编程指南》。 []能够创建一个向量子集，[[]]可以提取向量中的元素。我们可以将一个向量比作10盒糖果，使用[]可以获取其中的3盒糖果，使用[[]]则是打开盒子并从中取出一颗糖果。...例如，对于一个命名的向量，创建一个子集与提取一个元素将会不同： x <- c(a = 1, b = 2, c = 3) x["a"] #> a #> 1 x[["a"]] #> [1] 1 我们利用糖果盒的比喻来进行理解
R和Python两者谁更适合数据分析领域？在某些特定情况下谁会更有优势？还是一个天生在各方面都比另一个更好？...R和Python在数据科学领域展开激烈竞争，我们来看看他们各自的平台份额，并将2016与2017年进行比较： ?...Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。 任务 在进行探索性统计分析时，R胜出。...热门软件包和库 下面罗列了R和Python推出的针对专业以及非专业程序员的最热门的软件包和库。...总结 事实上，日常用户和数据科学家可以同时利用这两者语言，因为R用户可以在R中通过 rPython包来运行R中的Python代码，而Python用户可以通过RPy2库在Python环境中运行R代码。
这篇主要比较R语言的data.talbe和python的pandas操作数据框的形式， 学习两者的异同点， 加深理解两者的使用方法。...1. data.table VS pandas 这里使用R语言的data.tablet包和python的pandas进行对比....使用R语言, 通过data.table创建数据框. library(data.table) set.seed(123) DT <- data.table(V1=c(1,2),V2=c("A","B","...也可以根据loc进行提取 # loc 根据行名 df.loc[1] # 注意, python从0开始 也可以根据iloc进行提取 # iloc 根据行号 df.iloc[1] 注意, iloc是根据行号...3.4 pandas保存文件 如果是R的思维： write.csv(object, "file.csv") 但是pandas的风格是 object.to_csv("file.csv") 正确有效的代码：
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