Introducción
La transición entre R y Python es un reto común para los científicos de datos y programadores. Ambos lenguajes ofrecen potentes herramientas para el análisis de datos, aunque difieren en sintaxis, modismos y paradigmas subyacentes. Esta guía sirve de referencia completa para traducir código común de R a Python. Cubrimos operaciones generales, manipulaciones de dataframes, tipos de objetos y otras diferencias clave. Además, incluimos comparaciones detalladas de bibliotecas equivalentes y escenarios reales para ilustrar cómo funcionan estas traducciones en proyectos prácticos.
1. Sintaxis general y operaciones
A continuación se muestra una tabla resumen que presenta expresiones comunes de R junto con sus equivalentes de Python:
| Código R | Código Python |
|---|---|
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 ]+$)", "", " foo ") |
' foo '.strip() |
sprintf("%10s", "lorem") |
'lorem'.rjust(10) |
paste("value: ", toString("8")) |
'value: ' + str(8) |
toupper("foo") |
'foo'.upper() |
nchar("hello") |
len("hello") |
substr("hello", 1, 1) |
"hello"[0] |
a = rbind(c(1,2,3), c('a','b','c')) |
list(zip([1,2,3], ['a','b','c'])) |
d = list(n=10, avg=3.7, sd=0.4) |
{'n': 10, 'avg': 3.7, 'sd': 0.4} |
quit() |
exit() |
2. Operaciones con marcos de datos
A continuación se muestra una tabla que compara las operaciones comunes de dataframe en R y Python:
| Código R | Código Python |
|---|---|
head(df) |
df.head() |
tail(df) |
df.tail() |
nrow(df) |
df.shape[0] or len(df) |
ncol(df) |
df.shape[1] or len(df.columns) |
df$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. Tipos de objetos
Una referencia rápida para los tipos de objetos en R y Python:
| Objeto R | Objeto Python |
|---|---|
character |
string (str) |
integer |
integer (int) |
logical |
boolean (bool) |
numeric |
float (float) |
complex |
complex (complex) |
| Vector de un solo elemento | Scalar |
| Vector multielemento | Lista (list) |
| Lista (tipos mixtos) | Tupla (tuple) |
| Lista con iteles con nombre | Diccionario (dict) |
Matrix/Array |
numpy ndarray (numpy.ndarray) |
NULL, TRUE, FALSE |
None, True, False |
Inf |
inf |
NaN |
nan |
4. Otras diferencias clave
Operadores de asignación:
R utiliza<-mientras que Python utiliza=.Indexación de una variable: Los índices de R empiezan en 1; los de Python empiezan en 0.
Gestión de errores:
R utilizatryCatch(), Python utilizatry...except.Encadenamiento de operaciones (o
Piping):
R utiliza%>%para encadenar operaciones; Python depende del encadenamiento de métodos o de bibliotecas adicionales.Convenciones de nomenclatura:
R suele utilizar puntos en los nombres de las variables (por ejemplo,var.name), mientras que Python utiliza guiones bajos (por ejemplo,var_name).
5. Comparaciones de bibliotecas
Para aquellos que están haciendo la transición de R a Python, es importante saber qué bibliotecas en Python proporcionan funcionalidades similares a sus paquetes favoritos de R. He aquí una rápida comparación:
- Manipulación de Datos:
- R: dplyr
- Python: pandas (con alternativas como polars, tidypolars, datar, siuba y pyjanitor)
- R: dplyr
- Visualización de datos:
- R: ggplot2
- Python: lets-plot, plotnine, matplotlib, Seaborn
- R: ggplot2
- Modelado estadístico:
- R: tidymodels, caret
- Python: scikit-learn, statsmodels
- R: tidymodels, caret
- Construcción de informes:
- R: knitr, r markdown
- Python: Quarto, Jupyter Notebooks
- R: knitr, r markdown
- Web scraping:
- R: rvest
- Python: BeautifulSoup
- R: rvest
- Pruebas unitarias:
- R: pruebaque
- Python: pytest
- R: pruebaque
6. Escenarios reales
Estudio de caso: Canal de análisis de datos
Imagina que tienes un conjunto de datos de opiniones de clientes. En R, podrías utilizar tidyverse para limpiar y visualizar los datos, mientras que en Python utilizarías pandas y matplotlib/Seaborn. Considere el siguiente escenario:
- Flujo de trabajo en R:
- Importar datos con readr.
- Limpia y transforma los datos utilizando dplyr.
- Visualizar las tendencias de revisión utilizando ggplot2.
- Construye un modelo predictivo usando tidymodels.
- Importar datos con readr.
- Flujo de trabajo de Python:
- Importar datos con pandas.
- Limpiar y transformar usando pandas (o dplyrlibrerías similares como siuba).
- Visualizar tendencias con matplotlib/Seaborn o lets-plot.
- Construir un modelo predictivo utilizando scikit-learn.
- Importar datos con pandas.
En ambos casos, los pasos son similares. Este escenario demuestra cómo se pueden realizar las tareas básicas de la ciencia de datos en cualquiera de los dos lenguajes, destacando la facilidad de cambiar de contexto a la vez que se aprovechan los métodos conocidos.
Ejemplo práctico
Por ejemplo, si está analizando el sentimiento del cliente, podría:
- R: Utilice dplyr para filtrar las reseñas positivas y ggplot2 para crear un gráfico de barras de puntuaciones de sentimiento.
- Python: Utiliza pandas para filtrar los datos y Seaborn para crear un gráfico de barras similar.
Estos ejemplos ayudan a ilustrar que las diferencias clave a menudo residen en la sintaxis más que en los conceptos subyacentes.
Conclusión
Esta guía sirve de referencia exhaustiva para traducir código entre R y Python. Al cubrir la sintaxis general, las operaciones con marcos de datos, los tipos de objetos, las comparaciones de bibliotecas y los escenarios del mundo real, obtendrá una visión holística de las diferencias y similitudes entre estos dos potentes lenguajes. Tanto si está realizando la transición de R a Python como si trabaja en un entorno multilingüe, esta guía le ayudará a recorrer el camino con confianza.
Lecturas adicionales
- Python para usuarios de R: transición a Python para la ciencia de datos
- Manipulación de datos en Python frente a R: dplyr frente a pandas
- Sintaxis de R frente a sintaxis de Python: guía comparativa para principiantes
Que disfrutes codificando y tendiendo puentes entre R y Python!
Referencias
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Reutilización
Cómo citar
@online{kassambara2024,
author = {Kassambara, Alboukadel},
title = {R frente a Python: Guía completa de traducción de código},
date = {2024-02-13},
url = {https://www.datanovia.com/es/learn/programming/transition/r-vs-python-code-translations.html},
langid = {es}
}