R vs. Python : Un guide complet de traduction du code

Introduction

La transition entre R et Python est un défi commun pour les scientifiques des données et les programmeurs. Les deux langages offrent des outils puissants pour l’analyse des données, mais ils diffèrent en termes de syntaxe, d’idiomes et de paradigmes sous-jacents. Ce guide fournit une référence côte à côte pour la traduction du code R courant en Python. Nous couvrons les opérations générales, les manipulations de dataframes, les types d’objets et d’autres différences clés. En outre, nous incluons des comparaisons détaillées de bibliothèques équivalentes et des scénarios réels pour illustrer le fonctionnement de ces traductions dans des projets pratiques.

1. Syntaxe générale et opérations

Vous trouverez ci-dessous un tableau récapitulatif présentant les expressions R courantes et leurs équivalents Python:

Code R	Code 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. Opérations sur les cadres de données

Vous trouverez ci-dessous un tableau comparant les opérations courantes sur les cadres de données en R et en Python:

Code R	Code 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. Types d’objets

Une référence rapide pour les types d’objets dans R et Python:

Objet R	Objet Python
`character`	`string` (`str`)
`integer`	`integer` (`int`)
`logical`	`boolean` (`bool`)
`numeric`	`float` (`float`)
`complex`	`complex` (`complex`)
Vecteur à un seul élément	`Scalar`
Vecteur à éléments multiples	Liste (`list`)
Liste (types mixtes)	Tuple (`tuple`)
Liste avec des éléments nommés	Dictionary (`dict`)
`Matrix/Array`	`numpy ndarray` (`numpy.ndarray`)
`NULL`, `TRUE`, `FALSE`	`None`, `True`, `False`
`Inf`	`inf`
`NaN`	`nan`

4. Autres différences essentielles

Opérateurs d’affectation:
R utilise <- tandis que Python utilise =.
Indexation d’une variable: Les indices R commencent à 1 ; les indices Python commencent à 0.
Gestion des erreurs:
R utilise tryCatch(), Python utilise try...except.
Opérations en chaîne (ou Piping):
R utilise %>% pour le chaînage des opérations ; Python s’appuie sur le chaînage des méthodes ou sur des bibliothèques supplémentaires.
Conventions d’appellation:
R utilise souvent des points dans les noms de variables (par exemple, var.name), alors que Python utilise des traits de soulignement (par exemple, var_name).

5. Comparaisons de bibliothèques

Pour ceux qui passent de R à Python, il est important de savoir quelles bibliothèques Python offrent des fonctionnalités similaires à celles de vos packages R préférés. Voici une comparaison rapide:

Manipulation de données:
- R: dplyr
- Python: pandas (avec des alternatives comme polars, tidypolars, datar, siuba et pyjanitor)
Visualisation des données:
- R: ggplot2
- Python: lets-plot, plotnine, matplotlib, Seaborn
Modélisation statistique:
- R: tidymodels, caret
- Python: scikit-learn, statsmodels
Créer des rapports:
- R: knitr, r markdown
- Python: Quarto, Jupyter Notebooks
Récupération de données sur le Web:
- R: rvest
- Python: BeautifulSoup
Tests unitaires:
- R: testthat
- Python: pytest

6. Scénarios du monde réel

Étude de cas : Pipeline d’analyse de données

Imaginons que vous disposiez d’un ensemble de données concernant les avis de clients. En R, vous pouvez utiliser tidyverse pour nettoyer et visualiser les données, tandis qu’en Python, vous pouvez utiliser pandas et matplotlib/Seaborn. Considérons le scénario suivant:

Flux de travail R:
- Importer des données avec readr.
- Nettoyer et transformer les données en utilisant dplyr.
- Visualiser les tendances des examens à l’aide de ggplot2.
- Construire un modèle prédictif en utilisant tidymodels.
Flux de travail Python:
- Importer des données avec pandas.
- Nettoyer et transformer en utilisant pandas (ou des bibliothèques similaires à dplyr comme siuba).
- Visualiser les tendances avec matplotlib/Seaborn ou lets-plot.
- Construire un modèle prédictif en utilisant scikit-learn.

Dans les deux cas, les étapes sont similaires. Ce scénario montre comment les tâches de base de la science des données peuvent être effectuées dans l’un ou l’autre langage, soulignant la facilité de changer de contexte tout en tirant parti de méthodes familières.

Exemple pratique

Par exemple, si vous analysez le sentiment des clients, vous pourriez:

R: Utilisez dplyr pour filtrer les avis positifs et ggplot2 pour créer un diagramme à barres des notes de sentiment.
Python: Utiliser pandas pour filtrer les données et Seaborn pour créer un diagramme à barres similaire.

Ces exemples permettent d’illustrer le fait que les principales différences résident souvent dans la syntaxe plutôt que dans les concepts sous-jacents.

Conclusion

Ce guide sert de référence complète pour la traduction du code entre R et Python. En couvrant la syntaxe générale, les opérations sur les dataframes, les types d’objets, les comparaisons de bibliothèques et les scénarios réels, vous obtiendrez une vue d’ensemble des différences et des similitudes entre ces deux langages puissants. Que vous passiez de R à Python ou que vous travailliez dans un environnement multilingue, ce guide vous aidera à naviguer en toute confiance.

Plus d’informations

Bon codage, et amusez-vous à combler le fossé entre R et Python!

Références

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