R vs. Python: Ein umfassender Leitfaden zur Codeübersetzung

Einführung

Der Übergang zwischen R und Python ist eine häufige Herausforderung für Datenwissenschaftler und Programmierer. Beide Sprachen bieten leistungsstarke Werkzeuge für die Datenanalyse, unterscheiden sich jedoch in der Syntax, den Idiomen und den zugrunde liegenden Paradigmen. Dieser Leitfaden bietet eine Seite-für-Seite-Referenz für die Übersetzung von gängigem R-Code in Python. Wir behandeln allgemeine Operationen, Datenrahmenmanipulationen, Objekttypen und andere wichtige Unterschiede. Zusätzlich enthalten wir detaillierte Vergleiche äquivalenter Bibliotheken und reale Szenarien, um zu veranschaulichen, wie diese Übersetzungen in praktischen Projekten funktionieren.

1. Allgemeine Syntax und Operationen

Im Folgenden finden Sie eine Übersichtstabelle, in der gängige R-Ausdrücke und ihre Python-Entsprechungen aufgeführt sind:

R Code	Python-Code
`new_function <- function(a, b=5) { return(a+b) }`	`def new_function(a, b=5): return a+b`
`for (val in c(1,3,5)) { print(val) }`	`for val in [1,3,5]: print(val)`
`a <- c(1,3,5,7)`	`a = [1,3,5,7]`
`a <- c(3:9)`	`a = list(range(3,9))`
`class(a)`	`type(a)`
`a <- 5`	`a = 5`
`a^2`	`a**2`
`a%%5`	`a % 5`
`a & b`	`a and b`
`a \| b`	`a or b`
`rev(a)`	`a[::-1]`
`a %*% b`	`a @ b`
`paste("one", "two", "three", sep="")`	`'one' + 'two' + 'three'`
`substr("hello", 1, 4)`	`'hello'[:4]`
`strsplit('foo,bar,baz', ',')`	`'foo,bar,baz'.split(',')`
`paste(c('foo', 'bar', 'baz'), collapse=',')`	`','.join(['foo', 'bar', 'baz'])`
`gsub("(^[\\n\\t ]+\|[\\n\\t ]+$)", "", " foo ")`	`' foo '.strip()`
`sprintf("%10s", "lorem")`	`'lorem'.rjust(10)`
`paste("value: ", toString("8"))`	`'value: ' + str(8)`
`toupper("foo")`	`'foo'.upper()`
`nchar("hello")`	`len("hello")`
`substr("hello", 1, 1)`	`"hello"[0]`
`a = rbind(c(1,2,3), c('a','b','c'))`	`list(zip([1,2,3], ['a','b','c']))`
`d = list(n=10, avg=3.7, sd=0.4)`	`{'n': 10, 'avg': 3.7, 'sd': 0.4}`
`quit()`	`exit()`

2. Dataframe-Operationen

In der folgenden Tabelle werden gängige Datenrahmenoperationen in R und Python verglichen:

R Code	Python-Code
`head(df)`	`df.head()`
`tail(df)`	`df.tail()`
`nrow(df)`	`df.shape[0]` or `len(df)`
`ncol(df)`	`df.shape[1]` or `len(df.columns)`
`df$col_name`	`df['col_name']` or `df.col_name`
`summary(df)`	`df.describe()`
`df %>% arrange(c1, desc(c2))`	`df.sort_values(by=['c1','c2'], ascending=[True, False])`
`df %>% rename(new_col = old_col)`	`df.rename(columns={'old_col': 'new_col'})`
`df$smoker <- mapvalues(df$smoker, from=c('yes','no'), to=c(0,1))`	`df['smoker'] = df['smoker'].map({'yes': 0, 'no': 1})`
`df$c1 <- as.character(df$c1)`	`df['c1'] = df['c1'].astype(str)`
`unique(df$c1)`	`df['col_name'].unique()`
`length(unique(df$c1))`	`len(df['col_name'].unique())`
`max(df$c1, na.rm=TRUE)`	`df['col_name'].max()`
`df$c1[is.na(df$c1)] <- 0`	`df['col_name'] = df['col_name'].fillna(0)`
`df <- data.frame(col_a=c('a','b','c'), col_b=c(1,2,3))`	`df = pd.DataFrame({'col_a': ['a','b','c'], 'col_b': [1,2,3]})`
`df <- read.csv("input.csv", header=TRUE, na.strings=c("","NA"), sep=",")`	`df = pd.read_csv("input.csv")`
`write.csv(df, "output.csv", row.names=FALSE)`	`df.to_csv("output.csv", index=False)`
`df[c(4:6)]`	`df.iloc[:, 3:6]`
`mutate(df, c=a-b)`	`df.assign(c=df['a']-df['b'])`
`distinct(select(df, col1))`	`df[['col1']].drop_duplicates()`

3. Objekttypen

Eine Kurzreferenz für Objekttypen in R und Python:

R Objekt	Python Objekt
`character`	`string` (`str`)
`integer`	`integer` (`int`)
`logical`	`boolean` (`bool`)
`numeric`	`float` (`float`)
`complex`	`complex` (`complex`)
Ein-Element-Vektor	`Scalar`
Vektor mit mehreren Elementen	Liste (`list`)
Liste (gemischte Typen)	Tupel (`tuple`)
Liste mit benannten Itemen	Wörterbuch (`dict`)
`Matrix/Array`	`numpy ndarray` (`numpy.ndarray`)
`NULL`, `TRUE`, `FALSE`	`None`, `True`, `False`
`Inf`	`inf`
`NaN`	`nan`

4. Andere Hauptunterschiede

Zuweisungs-Operatoren:
R verwendet <-, während Python = verwendet.
Indizierung einer Variablen: R-Indizes beginnen bei 1; Python-Indizes beginnen bei 0.
Fehlerbehandlung:
R verwendet tryCatch(), Python verwendet try...except.
Verkettung von Operationen (oder Piping):
R verwendet %>% für die Verkettung von Operationen; Python ist auf die Verkettung von Methoden oder zusätzliche Bibliotheken angewiesen.
Benennungskonventionen:
R verwendet häufig Punkte in Variablennamen (z. B. var.name), während Python Unterstriche verwendet (z. B. var_name).

5. Bibliothek-Vergleiche

Für diejenigen, die von R auf Python umsteigen, ist es wichtig zu wissen, welche Bibliotheken in Python ähnliche Funktionalitäten wie Ihre bevorzugten R-Pakete bieten. Hier ein kurzer Vergleich:

Daten Manipulation:
- R: dplyr
- Python: pandas (mit Alternativen wie polars, tidypolars, datar, siuba, und pyjanitor)
Datenvisualisierung:
- R: ggplot2
- Python: lets-plot, plotnine, matplotlib, Seaborn
Statistische Modellierung:
- R: tidymodels, caret
- Python: scikit-learn, statsmodels
Erstellen von Berichten:
- R: knitr, r markdown
- Python: Quarto, Jupyter Notebooks
Web-Scraping:
- R: rvest
- Python: BeautifulSoup
Unit-Tests:
- R: testthat
- Python: pytest

6. Real-World-Szenarien

Fallstudie: Datenanalyse-Pipeline

Stellen Sie sich vor, Sie haben einen Datensatz für Kundenrezensionen. In R könnten Sie tidyverse verwenden, um die Daten zu bereinigen und zu visualisieren, während Sie in Python pandas und matplotlib/Seaborn verwenden würden. Betrachten Sie das folgende Szenario:

R-Workflow:
- Daten mit readr importieren.
- Bereinigen und Transformieren der Daten mit dplyr.
- Visualisierung von Überprüfungstrends mit ggplot2.
- Erstellen eines prädiktiven Modells mit tidymodels.
Python-Workflow:
- Daten mit Pandas importieren.
- Bereinigen und Transformieren mit Pandas (oder dplyrähnlichen Bibliotheken wie siuba).
- Visualisieren Sie Trends mit matplotlib/Seaborn oder lets-plot.
- Erstellen eines prädiktiven Modells mit Scikit-Learn.

In beiden Fällen sind die Schritte ähnlich. Dieses Szenario zeigt, wie zentrale Data-Science-Aufgaben in beiden Sprachen durchgeführt werden können, und verdeutlicht, wie einfach es ist, zwischen den Kontexten zu wechseln und dabei vertraute Methoden zu nutzen.

Praktisches Beispiel

Wenn Sie zum Beispiel die Kundenstimmung analysieren, könnten Sie:

R: Verwenden Sie dplyr, um positive Bewertungen zu filtern und ggplot2, um ein Balkendiagramm der Stimmungswerte zu erstellen.
Python: Verwenden Sie Pandas zum Filtern der Daten und Seaborn zum Erstellen eines ähnlichen Balkendiagramms.

Die folgenden Beispiele verdeutlichen, dass die Hauptunterschiede oft in der Syntax und nicht in den zugrunde liegenden Konzepten liegen.

Schlussfolgerung

Dieser Leitfaden dient als umfassende Referenz für die Übersetzung von Code zwischen R und Python. Durch die Behandlung von allgemeiner Syntax, Dataframe-Operationen, Objekttypen, Bibliotheksvergleichen und realen Szenarien erhalten Sie einen ganzheitlichen Überblick über die Unterschiede und Gemeinsamkeiten zwischen diesen beiden leistungsstarken Sprachen. Ganz gleich, ob Sie von R auf Python umsteigen oder in einer mehrsprachigen Umgebung arbeiten, dieses Handbuch wird Ihnen helfen, sich sicher zu bewegen.

Weiterführende Literatur

Viel Spaß beim Kodieren und beim Überbrücken der Kluft zwischen R und Python!

Referenzen

Von R kommend

Wiederverwendung

CC BY-NC-SA 4.0

Zitat

Mit BibTeX zitieren:

@online{kassambara2024,
  author = {Kassambara, Alboukadel},
  title = {R vs. Python: Ein umfassender Leitfaden zur Codeübersetzung},
  date = {2024-02-13},
  url = {https://www.datanovia.com/de/learn/programming/transition/r-vs-python-code-translations.html},
  langid = {de}
}

Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:

Kassambara, Alboukadel. 2024. “R vs. Python: Ein umfassender Leitfaden zur Codeübersetzung.” February 13, 2024. https://www.datanovia.com/de/learn/programming/transition/r-vs-python-code-translations.html.