Python para usuários de R: transição para Python para ciência de dados

Introdução

A transição do R para o Python pode parecer assustadora, mas muitos conceitos e fluxos de trabalho são surpreendentemente semelhantes entre as duas linguagens. Este guia foi projetado especificamente para usuários de R que desejam aprender Python para ciência de dados. Forneceremos exemplos lado a lado de tarefas comuns de ciência de dados, incluindo manipulação, visualização e modelagem de dados, para ilustrar funcionalidades equivalentes em ambas as linguagens. Além disso, você receberá dicas práticas para ajudá-lo a navegar pela transição com facilidade.

Manipulação de dados: dplyr vs. pandas

Abaixo está um exemplo comparando como você filtra e resume dados em R usando dplyr e em Python usando pandas.

Exemplo R
Exemplo Python

library(dplyr)

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

# Filtre linhas onde o valor > 5 e calcule a média
result_r <- data %>%
  filter(value > 5) %>%
  summarize(avg_value = mean(value))
print(result_r)

  avg_value
1         8

import pandas as pd

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

# Filtre linhas onde o valor > 5 e calcule a média
result_py = data[data['value'] > 5]['value'].mean()
print("Average value:", result_py)

Average value: 8.0

Visualização de dados: ggplot2 vs. matplotlib/Seaborn

Esta seção compara como criar um gráfico de dispersão simples em R e Python.

Exemplo R
Exemplo Python

library(ggplot2)

# Gerar dados de amostra
data <- data.frame(x = rnorm(100), y = rnorm(100))

# Criar um gráfico de dispersão
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

# Gerar dados de amostra
x = np.random.randn(100)
y = np.random.randn(100)

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

Aprendizado de máquina: lm() vs. scikit-learn

Aqui está uma comparação básica entre um modelo de regressão linear em R e outro em Python.

Exemplo R
Exemplo 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

# Crie um conjunto de dados simples para demonstração
data = pd.DataFrame({
    'wt': np.random.rand(32)*5,
    'mpg': np.random.rand(32)*30
})

# Ajuste um modelo de regressão linear
model_py = LinearRegression().fit(data[['wt']], data['mpg'])
print("Coefficient:", model_py.coef_, "Intercept:", model_py.intercept_)

Coefficient: [-1.30579031] Intercept: 16.7250134559443

Dicas para a transição do R para o Python

Aproveite seu conhecimento existente:
Muitos pacotes R têm equivalentes em Python com funcionalidades semelhantes (por exemplo, pandas vs. matplotlib/Seaborn). Use essas semelhanças para acelerar seu aprendizado.
Pratique lado a lado:
Experimente exemplos lado a lado para entender como cada linguagem lida com operações de dados, visualização e modelagem. Esta comparação pode ajudar a solidificar sua compreensão e destacar diferenças sutis.
Comece pequeno:
Comece com scripts simples e, gradualmente, passe para tarefas mais complexas. Concentre-se em uma funcionalidade por vez.
Utilize recursos da comunidade:
Aproveite os tutoriais online, fóruns e documentação para R e Python. Muitas comunidades, incluindo Datonovia, oferecem recursos específicos para a transição entre as duas linguagens.

Conclusão

A transição do R para o Python não precisa ser complicada. Ao explorar exemplos lado a lado em manipulação, visualização e modelagem de dados, você pode construir uma base sólida em Python enquanto utiliza seu conhecimento existente em R. Este guia serve como ponto de partida — experimente, explore e aproveite o melhor dos dois mundos para aprimorar seu kit de ferramentas de ciência de dados.

Leitura adicional

Boa programação e bem-vindo ao mundo do Python para ciência de dados!

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Nota

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