Python für R-Anwender: Umstellung auf Python für die Datenwissenschaft

Einführung

Der Umstieg von R auf Python kann entmutigend erscheinen, aber viele Konzepte und Arbeitsabläufe sind zwischen den beiden Sprachen überraschend ähnlich. Dieser Leitfaden richtet sich speziell an R-Benutzer, die Python für Datenwissenschaft erlernen möchten. Wir stellen Beispiele für gängige Data-Science-Aufgaben, einschließlich Datenmanipulation, Visualisierung und Modellierung, nebeneinander, um gleichwertige Funktionen in beiden Sprachen zu veranschaulichen. Darüber hinaus erhalten Sie praktische Tipps für einen reibungslosen Umstieg.

Datenmanipulation: dplyr vs. pandas

Nachfolgend ein Beispiel, in dem verglichen wird, wie Daten in R mit dplyr und in Python mit pandas gefiltert und zusammengefasst werden.

R-Beispiel

library(dplyr)

# Beispieldaten erstellen
data <- data.frame(
  id = 1:10,
  value = c(5, 3, 6, 2, 8, 7, 4, 9, 1, 10)
)

# Filtern von Zeilen mit Werten > 5 und Berechnen des Durchschnitts
result_r <- data %>%
  filter(value > 5) %>%
  summarize(avg_value = mean(value))
print(result_r)

  avg_value
1         8

Python-Beispiel

import pandas as pd

# Beispieldaten erstellen
data = pd.DataFrame({
    'id': list(range(1, 11)),
    'value': [5, 3, 6, 2, 8, 7, 4, 9, 1, 10]
})

# Filtern von Zeilen mit Werten > 5 und Berechnen des Durchschnitts
result_py = data[data['value'] > 5]['value'].mean()
print("Average value:", result_py)

Average value: 8.0

Datenvisualisierung: ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn

In diesem Abschnitt wird verglichen, wie man ein einfaches Streudiagramm in R und Python erstellt.

R-Beispiel

library(ggplot2)

# Erzeugen von Beispieldaten
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# Erstellen eines Streudiagramms
ggplot(data, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point(color = "blue") +
  labs(title = "Scatter Plot in R using ggplot2", x = "X-axis", y = "Y-axis")

Python-Beispiel

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Erzeugen von Beispieldaten
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# Erstellen eines Streudiagramms
plt.scatter(x, y, color='blue')
plt.title("Scatter Plot in Python using matplotlib")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Maschinelles Lernen: lm() vs. scikit-learn

Hier ist ein grundlegender Vergleich zwischen einem linearen Regressionsmodell in R und einem in Python.

R-Beispiel

data <- mtcars
model_r <- lm(mpg ~ wt, data = data)
summary(model_r)

Call:
lm(formula = mpg ~ wt, data = data)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-4.5432 -2.3647 -0.1252  1.4096  6.8727 

Coefficients:
            Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
(Intercept)  37.2851     1.8776  19.858  < 2e-16 ***
wt           -5.3445     0.5591  -9.559 1.29e-10 ***
---
Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1

Residual standard error: 3.046 on 30 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.7528,    Adjusted R-squared:  0.7446 
F-statistic: 91.38 on 1 and 30 DF,  p-value: 1.294e-10

Python-Beispiel

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

# Erstellen Sie einen einfachen Datensatz zur Demonstration
data = pd.DataFrame({
    'wt': np.random.rand(32)*5,
    'mpg': np.random.rand(32)*30
})

# Anpassung eines linearen Regressionsmodells
model_py = LinearRegression().fit(data[['wt']], data['mpg'])
print("Coefficient:", model_py.coef_, "Intercept:", model_py.intercept_)

Coefficient: [-0.43335463] Intercept: 14.355120347164435

Tipps für den Umstieg von R auf Python

• Nutzen Sie Ihr vorhandenes Wissen:
  Viele R-Pakete haben Python-Pendants mit ähnlichen Funktionen (z. B. dplyr vs. pandas, ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn). Nutzen Sie diese Gemeinsamkeiten, um Ihr Lernen zu beschleunigen.

• Seite an Seite üben:
  Experimentieren Sie mit nebeneinanderliegenden Beispielen, um zu verstehen, wie jede Sprache Datenoperationen, Visualisierung und Modellierung handhabt. Dieser Vergleich kann Ihnen helfen, Ihr Verständnis zu festigen und subtile Unterschiede hervorzuheben.

• Klein anfangen:
  Beginnen Sie mit einfachen Skripten und arbeiten Sie sich nach und nach an komplexere Aufgaben heran. Konzentrieren Sie sich jeweils auf eine Funktionalität.

• Nutzung von Community-Ressourcen:
  Nutzen Sie Online-Tutorials, Foren und Dokumentationen sowohl für R als auch für Python. Viele Gemeinschaften, darunter Datonovia, bieten Ressourcen speziell für den Übergang zwischen den beiden Sprachen an.

Schlussfolgerung

Der Umstieg von R auf Python muss nicht überwältigend sein. Anhand von Beispielen zur Datenmanipulation, -visualisierung und -modellierung können Sie eine solide Grundlage in Python schaffen und gleichzeitig Ihre vorhandenen R-Kenntnisse nutzen. Dieser Leitfaden dient als Ausgangspunkt - experimentieren Sie, erkunden Sie und nutzen Sie das Beste aus beiden Welten, um Ihr Data-Science-Toolkit zu erweitern.

Weiterführende Literatur

• Datenmanipulation in Python vs. R: dplyr vs. pandas
• Datenvisualisierung für R-Benutzer: ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn
• Machine Learning Workflows: tidymodels vs. scikit-learn
• R-Syntax vs. Python-Syntax: Ein vergleichender Leitfaden

Viel Spaß beim Programmieren und willkommen in der Welt von Python für Datenwissenschaft!

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