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 |
|---|---|
# 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) |
# 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) |
データの整形・加工
| R | Python |
|---|---|
# 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) |
# 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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