Python para usuarios de R: Transición a Python para la Ciencia de Datos

Introducción

La transición de R a Python puede parecer desalentadora, pero muchos conceptos y flujos de trabajo son sorprendentemente similares entre los dos lenguajes. Esta guía está diseñada específicamente para usuarios de R que desean aprender Python para la ciencia de datos. Proporcionaremos ejemplos paralelos de tareas comunes de ciencia de datos, incluyendo manipulación de datos, visualización y modelado, para ilustrar funcionalidades equivalentes en ambos lenguajes. Además, recibirá consejos prácticos que le ayudarán a realizar la transición sin problemas.

Manipulación de datos: dplyr vs. pandas

A continuación se muestra un ejemplo que compara cómo se filtran y resumen los datos en R usando dplyr y en Python usando pandas.

Ejemplo de R

library(dplyr)

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

# Filtrar filas donde el valor > 5 y calcular la media
result_r <- data %>%
  filter(value > 5) %>%
  summarize(avg_value = mean(value))
print(result_r)

  avg_value
1         8

Ejemplo en Python

import pandas as pd

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

# Filtrar filas donde el valor > 5 y calcular la media
result_py = data[data['value'] > 5]['value'].mean()
print("Average value:", result_py)

Average value: 8.0

Visualización de datos: ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn

Esta sección compara cómo crear un simple gráfico de dispersión en R y Python.

Ejemplo de R

library(ggplot2)

# Generar datos de muestra
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# Crear un gráfico de dispersión
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")

Ejemplo en Python

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Generar datos de muestra
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

# Crear un gráfico de dispersión
plt.scatter(x, y, color='blue')
plt.title("Scatter Plot in Python using matplotlib")
plt.xlabel("X-axis")
plt.ylabel("Y-axis")
plt.show()

Aprendizaje automático: lm() vs. scikit-learn

He aquí una comparación básica entre un modelo de regresión lineal en R y otro en Python.

Ejemplo de R

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

Ejemplo en Python

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

# Cree un conjunto de datos sencillo para demostración
data = pd.DataFrame({
    'wt': np.random.rand(32)*5,
    'mpg': np.random.rand(32)*30
})

# Ajustar un modelo de regresión lineal
model_py = LinearRegression().fit(data[['wt']], data['mpg'])
print("Coefficient:", model_py.coef_, "Intercept:", model_py.intercept_)

Coefficient: [-0.13793236] Intercept: 16.673978334830053

Consejos para la transición de R a Python

• Aproveche sus conocimientos actuales:
  Muchos paquetes de R tienen homólogos en Python con funcionalidades similares (por ejemplo, dplyr frente a pandas, ggplot2 frente a matplotlib/Seaborn). Utilice estas similitudes para acelerar su aprendizaje.

• Practicar Side-by-Side:
  Experimentar con ejemplos lado a lado para entender cómo cada lenguaje maneja las operaciones de datos, visualización y modelado. Esta comparación puede ayudarle a consolidar sus conocimientos y poner de relieve las diferencias más sutiles.

• Empezar poco a poco:
  Comience con secuencias de comandos sencillas y aborde gradualmente tareas más complejas. Centrarse en una funcionalidad a la vez.

• Utilizar los recursos de la comunidad:
  Aproveche los tutoriales, foros y documentación en línea tanto para R como para Python. Muchas comunidades, entre ellas Datonovia, ofrecen recursos específicos para la transición entre ambos lenguajes.

Conclusión

La transición de R a Python no tiene por qué ser abrumadora. Mediante la exploración de ejemplos paralelos de manipulación, visualización y modelado de datos, podrá construir una base sólida en Python al tiempo que utiliza sus conocimientos existentes de R. Esta guía sirve como punto de partida: experimente, explore y aproveche lo mejor de ambos mundos para mejorar su conjunto de herramientas de ciencia de datos.

Lecturas adicionales

• Manipulación de datos en Python frente a R: dplyr frente a pandas
• Visualización de datos para usuarios de R: ggplot2 frente a matplotlib/Seaborn
• Flujos de trabajo de aprendizaje automático: tidymodels frente a scikit-learn
• Sintaxis de R frente a sintaxis de Python: guía comparativa

Buena programación y bienvenido al mundo de Python para la ciencia de datos!

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Nota

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