如果你從事在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，提到編程語(yǔ)言，一定能馬上想到 R 語(yǔ)言和 Python語(yǔ)言（以下分別簡(jiǎn)稱 R、Python）?，F(xiàn)在更多時(shí)候大家都把它們兩個(gè)放在一起對(duì)比，進(jìn)行“二選一”，而不是把兩個(gè)都為自己所用。其實(shí)，無論是 R 還是 Python，兩個(gè)都是很優(yōu)秀的工具。

如果你在 Google 中搜索“R vs Python”，可以看到很多關(guān)于二者誰(shuí)更好的討論。

出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因之一是，使用者們基于自己所使用的編程語(yǔ)言，將數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域分為幾個(gè)陣營(yíng)，包括 R 陣營(yíng)和 Python 陣營(yíng)。兩個(gè)陣營(yíng)的人都十分相信自己選擇的語(yǔ)言遠(yuǎn)好于對(duì)方的。所以在某種程度上，這種分歧并不全部來自于工具本身，也有來自使用者的原因。

為什么不同時(shí)使用兩種語(yǔ)言？

其實(shí)，在數(shù)據(jù)科學(xué)的圈子里，也存在同時(shí)使用 Python 和 R 的人，但比例是非常小。另外，有一大部分堅(jiān)持使用某一種語(yǔ)言的人，同時(shí)也希望能掌握另一種語(yǔ)言的某些功能。比如，R 的使用者有時(shí)候很需要 Python 的面向?qū)ο髮傩?，與此同時(shí)，一些 Python 用戶也想使用 R 強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)分布功能。

上圖顯示了由 Red Monk 在 2018 年第三季度所進(jìn)行的調(diào)查的結(jié)果。此結(jié)果基于 Stack Overflow 和 Github 上語(yǔ)言的受歡迎程度，很明顯 R 和 Python 的得分都很高。從語(yǔ)言本身來說，并不是限制我們不能在同一項(xiàng)目中使用兩者的原因。而我們的最終目標(biāo)要做更有洞察、有價(jià)值的分析，而選擇哪種語(yǔ)言不應(yīng)該成為這一過程中的阻礙。

縱觀 R 和 Python

下面我們可以先從幾個(gè)不同方面對(duì)比這兩種語(yǔ)言，分別看看它們的優(yōu)缺點(diǎn)。

Python

自 1991 年發(fā)布以來，Python 就極其受歡迎，尤其在數(shù)據(jù)處理方面被廣泛應(yīng)用。它如此受歡迎有以下幾個(gè)原因：

面向?qū)ο笳Z(yǔ)言

通用性

可擴(kuò)展性強(qiáng)，強(qiáng)大的社區(qū)支持

易于理解和學(xué)習(xí)

Pandas、Numpy 和 Scikit-learn 等包使 Python 成為機(jī)器學(xué)習(xí)的極佳選擇

然而，與 R 不同的是，Python 沒有用于統(tǒng)計(jì)計(jì)算的專用包。

R

R 首次發(fā)布于 1995 年，隨即成為數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域應(yīng)用最廣的工具之一。

幾乎包含你能想到的任何一種統(tǒng)計(jì)應(yīng)用工具包。當(dāng)前 CRAN 有超過 10 萬(wàn)個(gè)包。

具備極好的可視化工具包，如 ggplot2。

能夠進(jìn)行獨(dú)立分析。

從性能上來說，R 并不是速度最快的語(yǔ)言，而且在處理大型數(shù)據(jù)集時(shí)，可能對(duì)內(nèi)存消耗較大。

“雙劍合璧”

是否可以同時(shí)運(yùn)用 R 超凡的統(tǒng)計(jì)能力和 Python 的編程能力呢？我們可以輕松地將 SQL 代碼與 R 或 Python 相結(jié)合寫成一個(gè)腳本，為什么不把 R 和 Python 也結(jié)合一起使用呢？

將 Python 與 R 同時(shí)應(yīng)用在同一個(gè)項(xiàng)目中，有兩個(gè)基本的手段，接下來就和大家分享這兩個(gè)方法：

R within Python

PypeR

PypeR 提供了一種可以讓 R 連接 Python 的簡(jiǎn)單途徑，即通過管道 (pipe)。PypeR 也存在于 Python 的工具包之中，提供了更便捷的安裝方式。當(dāng) Python 和 R 之間不需要頻繁進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸時(shí)，PypeR 非常適用。當(dāng)我們通過管道運(yùn)行 R 時(shí)，Python 程序在子流程控制、內(nèi)存控制和跨操作系統(tǒng)（包括 Windows、GNU Linux 和 Mac OS）移植的靈活度都比較高。

pyRserve

pyRserve 使用Rserve作為 RPC 的連接網(wǎng)關(guān)，通過這種連接方式，用戶可以在 Python 中設(shè)置 R 的變量，同時(shí) R 的函數(shù)也可以被遠(yuǎn)程調(diào)用。

rpy2

ryp2 可以在 Python 進(jìn)程中運(yùn)行內(nèi)嵌的 R 語(yǔ)言。它創(chuàng)建了一種框架，可以將 Python 對(duì)象轉(zhuǎn)化為 R 對(duì)象，再把它們傳入 R 函數(shù)，最后將 R 輸出的結(jié)果傳回給 Python 對(duì)象。

在 Python 中調(diào)用 R 語(yǔ)言的優(yōu)點(diǎn)之一是，我們可以在 Python 中方便地使用 R 語(yǔ)言強(qiáng)大的工具包，如 ggplot2、tidyr、dplyr 等。下面我們通過一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來看看如何在 Python 中使用 ggplot2。

Basic Plot

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#plot

Geometry

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry

關(guān)于 rpy2 的資料

rpy2官方文檔

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/index.html

RPy2: Combining the Power of R + Python for Data Science：

https://community.alteryx.com/t5/Data-Science-Blog/RPy2-Combining-the-Power-of-R-Python-for-Data-Science/ba-p/138432

Accessing R from Python using RPy2：

https://www.r-bloggers.com/accessing-r-from-python-using-rpy2/

Python with R

我們可以通過如下幾個(gè)工具在 Python 中運(yùn)行 R 語(yǔ)言的腳本：

rJython

該工具包通過 Jython 部署了連接 Python 的界面，提供了將 Python 與 R 連通的接口。

rPython

rPython 也是一個(gè)在 R 語(yǔ)言中調(diào)用 Python 的工具包，它可以在 R 中運(yùn)行 Python 代碼，進(jìn)行函數(shù)的調(diào)用，以及變量的分配和獲取等。

SnakeCharmR

SnakeCharmR是改良版的 rPython，它源于 rPython 的 'jsonlite' 分支，相比于 rPython 有諸多提升。

PythonInR

PythonInR 可以讓用戶非常方便地在 R 語(yǔ)言中使用 Python，提供了可與 Python 進(jìn)行交互的函數(shù)。

reticulate

Reticulate 包提供了一整套可使 Python 與 R 互相操作的工具。在所有上面所提到的工具中，這個(gè)使用最為廣泛，大部分原因在于它是由 Rstudio 主導(dǎo)開發(fā)的。Reticulate 在 R 模塊中內(nèi)嵌了 Python 模塊，使兩種語(yǔ)言可以無縫且高性能地相互操作。使用該工具包，我們可以把 Python 代碼 “編織” 進(jìn) R 語(yǔ)言中，創(chuàng)造了一種將兩種語(yǔ)言相結(jié)合的新型項(xiàng)目。

Reticulate 包提供了以下功能：

提供多種在 R 語(yǔ)言中調(diào)用 Python 的方式，包括 R Markdown、導(dǎo)入 Python 腳本、引入 Python 模塊，以及在 R 模塊中使用 Python。

提供 R 對(duì)象和 Python 對(duì)象間的相互轉(zhuǎn)換（例如，R 與 Pandas 數(shù)據(jù)框的轉(zhuǎn)換，或 R 矩陣與 NumPy 數(shù)組的轉(zhuǎn)換）。

可與不同版本的 Python 進(jìn)行靈活的合作，包括虛擬環(huán)境和 Conda 環(huán)境。

關(guān)于 reticulate 工具包的資源：

該文檔提供了許多實(shí)例來助你入門：

https://rstudio.github.io/reticulate/

使用 reticulate 包，在 R 語(yǔ)言中使用 Python：

https://longhowlam.wordpress.com/2017/04/10/test-driving-python-integration-in-r-using-the-reticulate-package/

工具包中的 “蛇”：用 reticulate 將 Python 與 R 聯(lián)結(jié)：

https://www.mango-solutions.com/blog/snakes-in-a-package-combining-python-and-r-with-reticulate

結(jié)論

R 和 Python 都是完整且穩(wěn)定的語(yǔ)言，都足以完成一項(xiàng)數(shù)據(jù)分析任務(wù)。雖然二者均存在一些各自的優(yōu)劣勢(shì)，如果能利用好它們的優(yōu)點(diǎn)，我們就能更好地完成任務(wù)?？傊?，同時(shí)掌握兩種語(yǔ)言會(huì)使我們更加靈活，從而在多種環(huán)境下自如地工作。

原文鏈接：

https://towardsdatascience.com/from-r-vs-python-to-r-and-python-aa25db33ce17?gi=da69b4bfd654

（本文為AI科技大本營(yíng)轉(zhuǎn)載文章，轉(zhuǎn)載請(qǐng)微信聯(lián)系 1092722531）

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