Python と R の違い (数学関数・データ整形加工編)

このページでは、前編 に引き続き、Ajay Ohri 氏のスライド、”Python for R Users” から、Python と R の違いについて、数学関数・データ整形や加工の方法を紹介します。

数学関数

R	Python
R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 # 合計 sum(x)   # 平方根 sqrt(x)   # 標準偏差 sd(x)   # 対数関数 log(x)   # 平均値 mean(x)   # 中央値 median(x)	Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 # 合計 math.fsum(x)   # 平方根 math.sqrt(x)   # 標準偏差 import numpy as np np.std(x)   # 対数関数 math.log(x)   # 平均値 np.mean(x)   # 中央値 np.median(x)

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データの整形・加工

R	Python
R 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 # 文字列型変数を数値型に変更 as.numeric(x)   # 数値型を文字列型に変換 paste(x)   # 欠損値をあるかどうかを確認 is.na(x)   # 欠損値があるデータを削除 na.omit(list)   # 文字列の長さを取得 nchar(x)	Python 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 # 文字列型変数を数値型に変更 int(x) / long(x) / float(x) # 変数 map(int, x) / map(float, x) # ベクトル   # 数値を文字列型に変換 str(x) # 変数 map(str, x) # ベクトル   # 欠損値をあるかどうかを確認 math.isnan(x)   # 欠損値があるデータを削除 cleandata = [x for x in list if str(x) != 'nan']   # 文字列の長さを取得 len(x)

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