Python pour les utilisateurs de R : Transition vers Python pour la science des données

Introduction

Le passage de R à Python peut sembler décourageant, mais de nombreux concepts et flux de travail sont étonnamment similaires entre les deux langages. Ce guide est conçu spécifiquement pour les utilisateurs de R qui souhaitent apprendre Python pour la science des données. Nous fournirons des exemples côte à côte de tâches courantes en science des données, y compris la manipulation des données, la visualisation et la modélisation, afin d’illustrer les fonctionnalités équivalentes dans les deux langages. En outre, vous recevrez des conseils pratiques pour vous aider à effectuer la transition en douceur.

Manipulation de données : dplyr vs. pandas

Vous trouverez ci-dessous un exemple comparant la manière dont vous filtrez et résumez les données dans R en utilisant dplyr* et dans Python en utilisant pandas***.

Exemple R
Exemple Python

library(dplyr)

# Créer un échantillon de données
data <- data.frame(
  id = 1:10,
  value = c(5, 3, 6, 2, 8, 7, 4, 9, 1, 10)
)

# Filtrer les lignes dont la valeur est > 5 et calculer la moyenne
result_r <- data %>%
  filter(value > 5) %>%
  summarize(avg_value = mean(value))
print(result_r)

  avg_value
1         8

import pandas as pd

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

# Filtrer les lignes dont la valeur est > 5 et calculer la moyenne
result_py = data[data['value'] > 5]['value'].mean()
print("Average value:", result_py)

Average value: 8.0

Visualisation des données : ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn

Cette section compare la création d’un simple diagramme de dispersion en R et en Python.

Exemple R
Exemple Python

library(ggplot2)

# Générer des échantillons de données
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# Créer un diagramme de dispersion
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")

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# Générer des échantillons de données
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

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

Apprentissage automatique : lm() vs. scikit-learn

Voici une comparaison de base entre un modèle de régression linéaire en R et un modèle en Python.

Exemple R
Exemple Python

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

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

# Créer un jeu de données simple pour la démonstration
data = pd.DataFrame({
    'wt': np.random.rand(32)*5,
    'mpg': np.random.rand(32)*30
})

# Ajuster un modèle de régression linéaire
model_py = LinearRegression().fit(data[['wt']], data['mpg'])
print("Coefficient:", model_py.coef_, "Intercept:", model_py.intercept_)

Coefficient: [-0.34587531] Intercept: 14.02993933915192

Conseils pour passer de R à Python

Tirez parti de vos connaissances existantes:
De nombreux packages R ont des équivalents Python avec des fonctionnalités similaires (par exemple, dplyr vs. pandas, ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn). Utilisez ces similitudes pour accélérer votre apprentissage.
Pratiquer le côte-à-côte:
Expérimentez des exemples côte à côte pour comprendre comment chaque langage gère les opérations sur les données, la visualisation et la modélisation. Cette comparaison peut vous aider à consolider votre compréhension et à mettre en évidence les différences subtiles.
Commencer petit:
Commencez par des scripts simples et attaquez-vous progressivement à des tâches plus complexes. Se concentrer sur une fonctionnalité à la fois.
Utiliser les ressources de la communauté:
Tirez parti des didacticiels, des forums et de la documentation en ligne pour R et Python. De nombreuses communautés, dont Datonovia, proposent des ressources spécifiques pour la transition entre les deux langages.

Conclusion

Le passage de R à Python ne doit pas être une tâche insurmontable. En explorant des exemples côte à côte de manipulation de données, de visualisation et de modélisation, vous pouvez construire une base solide en Python tout en utilisant vos connaissances R existantes. Ce guide sert de point de départ - expérimentez, explorez et tirez parti du meilleur des deux mondes pour améliorer votre boîte à outils de science des données.

Plus d’informations

Bon codage et bienvenue dans le monde de Python pour la science des données!

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