R包和python对应的库
数据库
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| MySQL | mysql-connector-python(官方) | RMySQL |
| Oracle | cx_Oracle | ROracle |
| Redis | redis | rredis |
| MongoDB | pymongo | RMongo, rmongodb |
| neo4j | py2neo | RNeo4j |
| Cassandra | cassandra-driver | RJDBC |
| ODBC | pyodbc | RODBC |
| JDBC | 未知[Jython Only] | RJDBC |
IO类
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| excel | xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl | openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2) |
| csv | csv.writer | read.csv(2), read.table |
| json | json | jsonlite |
| 图片 | PIL | jpeg, png, tiff, bmp |
统计类
描述性统计
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 描述性统计汇总 | scipy.stats.descirbe | summary |
| 均值 | scipy.stats.gmean(几何平均数), scipy.stats.hmean(调和平均数), numpy.mean, numpy.nanmean, pandas.Series.mean | mean |
| 中位数 | numpy.median, numpy.nanmediam, pandas.Series.median | median |
| 众数 | scipy.stats.mode, pandas.Series.mode | 未知 |
| 分位数 | numpy.percentile, numpy.nanpercentile, pandas.Series.quantile | quantile |
| 经验累积函数(ECDF) | statsmodels.tools.ECDF | ecdf |
| 标准差 | scipy.stats.std, scipy.stats.nanstd, numpy.std, pandas.Series.std | sd |
| 方差 | numpy.var, pandas.Series.var | var |
| 变异系数 | scipy.stats.variation | 未知 |
| 协方差 | numpy.cov, pandas.Series.cov | cov |
| (Pearson)相关系数 | scipy.stats.pearsonr, numpy.corrcoef, pandas.Series.corr | cor |
| 峰度 | scipy.stats.kurtosis, pandas.Series.kurt | e1071::kurtosis |
| 偏度 | scipy.stats.skew, pandas.Series.skew | e1071::skewness |
| 直方图 | numpy.histogram, numpy.histogram2d, numpy.histogramdd | 未知 |
回归(包括统计和机器学习)
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 普通最小二乘法回归(ols) | statsmodels.ols, sklearn.linear_model.LinearRegression | lm, |
| 广义线性回归(gls) | statsmodels.gls | nlme::gls, MASS::gls |
| 分位数回归(Quantile Regress) | statsmodels.QuantReg | quantreg::rq |
| 岭回归 | sklearn.linear_model.Ridge | MASS::lm.ridge, ridge::linearRidge |
| LASSO | sklearn.linear_model.Lasso | lars::lars |
| 最小角回归 | sklearn.linear_modle.LassoLars | lars::lars |
| 稳健回归 | statsmodels.RLM | MASS::rlm |
假设检验
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| t检验 | statsmodels.stats.ttest_ind, statsmodels.stats.ttost_ind, statsmodels.stats.ttost.paired; scipy.stats.ttest_1samp, scipy.stats.ttest_ind, scipy.stats.ttest_ind_from_stats, scipy.stats.ttest_rel | t.test |
| ks检验(检验分布) | scipy.stats.kstest, scipy.stats.kstest_2samp | ks.test |
| wilcoxon(非参检验,差异检验) | scipy.stats.wilcoxon, scipy.stats.mannwhitneyu | wilcox.test |
| Shapiro-Wilk正态性检验 | scipy.stats.shapiro | shapiro.test |
| Pearson相关系数检验 | scipy.stats.pearsonr | cor.test |
时间序列
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| AR | statsmodels.ar_model.AR | ar |
| ARIMA | statsmodels.arima_model.arima | arima |
| VAR | statsmodels.var_model.var | 未知 |
生存分析
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| PH回归 | statsmodels.formula.api.phreg | 未知 |
机器学习类
分类器
LDA、QDA
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| LDA | sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis | MASS::lda |
| QDA | sklearn.discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis | MASS::qda |
SVM(支持向量机)
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 支持向量分类器(SVC) | sklearn.svm.SVC | e1071::svm |
| 非支持向量分类器(nonSVC) | sklearn.svm.NuSVC | 未知 |
| 线性支持向量分类器(Lenear SVC) | sklearn.svm.LinearSVC | 未知 |
基于临近
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| k-临近分类器 | sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier | 未知 |
| 半径临近分类器 | sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier | 未知 |
| 临近重心分类器(Nearest Centroid Classifier) | sklearn.neighbors.NearestCentroid | 未知 |
贝叶斯
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 朴素贝叶斯 | sklearn.naive_bayes.GaussianNB | e1071::naiveBayes |
| 多维贝叶斯(Multinomial Naive Bayes) | sklearn.naive_bayes.MultinomialNB | 未知 |
| 伯努利贝叶斯(Bernoulli Naive Bayes) | sklearn.naive_bayes.BernoulliNB | 未知 |
决策树
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 决策树分类器 | sklearn.tree.DecisionTreeClassifier | tree::tree, party::ctree |
| 决策树回归器 | sklearn.tree.DecisionTreeRegressor | tree::tree, party::tree |
Assemble方法
| 类别 | 子类别 | Python | R |
|---|---|---|---|
| Bagging | 随机森林分类器 | sklearn.ensemble.RandomForestClassifier | randomForest::randomForest, party::cforest |
| Bagging | 随机森林回归器 | sklearn.ensemble.RandomForestRegressor | randomForest::randomForest, party::cforest |
| Boosting | Gradient Boosting | xgboost模块 |
xgboost包 |
| Boosting | AdaBoost | sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier | adabag、fastAdaboost、ada |
| Stacking | 未知 | 未知 | 未知 |
聚类
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| kmeans | scipy.cluster.kmeans.kmeans | kmeans::kmeans |
| 分层聚类 | scipy.cluster.hierarchy.fcluster | (stats::)hclust |
| 包聚类(Bagged Cluster) | 未知 | e1071::bclust |
| DBSCAN | sklearn.cluster.DBSCAN | dbscan::dbsan |
| Birch | sklearn.cluster.Birch | 未知 |
| K-Medoids聚类 | pyclust.KMedoids(可靠性未知) | cluster.pam |
关联规则
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| apriori算法 | apriori(可靠性未知,不支持py3), PyFIM(可靠性未知,不可用pip安装) | arules::apriori |
| FP-Growth算法 | fp-growth(可靠性未知,不支持py3), PyFIM(可靠性未知,不可用pip安装) | 未知 |
神经网络
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| 神经网络 | neurolab.net, keras.* | nnet::nnet, nueralnet::nueralnet |
| 深度学习 | keras.* | 不可靠包居多以及未知 |
概率图模型
文本、NLP
基本操作
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| tokenize | nltk.tokenize(英), jieba.tokenize(中) | tau::tokenize |
| stem | nltk.stem | RTextTools::wordStem, SnowballC::wordStem |
| stopwords | stop_words.get_stop_words | tm::stopwords, qdap::stopwords |
| 中文分词 | jieba.cut, smallseg, Yaha, finalseg, genius | jiebaR |
| TFIDF | gensim.models.TfidfModel | 未知 |
主题模型
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| LDA | lda.LDA, gensim.models.ldamodel.LdaModel | topicmodels::LDA |
| LSI | gensim.models.lsiModel.LsiModel | 未知 |
| RP | gensim.models.rpmodel.RpModel | 未知 |
| HDP | gensim.models.hdpmodel.HdpModel | 未知 |
与其他分析/可视化/挖掘/报表工具的交互
| 类别 | Python | R |
|---|---|---|
| weka | python-weka-wrapper | RWeka |
| Tableau | tableausdk | Rserve(实际是R的服务包) |
R包和python对应的库的更多相关文章
- Python中根据库包名学习使用该库包
目录 Python库包模块 import 语句 from-import 语句 搜索路径 PYTHONPATH 变量 命名空间和作用域 查看模块中所有变量和函数,以及查看具体函数的用法 globals( ...
- 工业级GBDT算法︱微软开源 的LightGBM(R包正在开发....)
看完一篇介绍文章后,第一个直觉就是这算法已经配得上工业级属性.日前看到微软已经公开了这一算法,而且已经发开python版本,本人觉得等hadoop+Spark这些平台配齐之后,就可以大规模宣传啦~如果 ...
- R 包
[下面列出每个步骤最有用的一些R包] .数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据: feather:一种快速,轻量级的文件格式:在R和python上都可使用 readr:实现表格数据的快速导入 r ...
- python常用三方库 - openpyxl
目录 python常用三方库 - openpyxl 读取Excel文件 写入Excel文件 python常用三方库 - openpyxl openpyxl是一个第三方库, 可以处理xlsx格式的Exc ...
- Python的主要库
本文在Creative Commons许可证下发布 市面上的分析工具大致分为两大类,菜单式的工具和命令行式的工具.前者适合于初学入门,类似于跟团旅游,提供了固定的路线.分析套路比较固定化,点几下鼠标就 ...
- Python的标准库介绍与常用的第三方库
Python的标准库介绍与常用的第三方库 Python的标准库: datetime:为日期和时间的处理提供了简单和复杂的方法. zlib:以下模块直接支持通用的数据打包和压缩格式:zlib,gzip, ...
- python中requests库使用方法详解
目录 python中requests库使用方法详解 官方文档 什么是Requests 安装Requests库 基本的GET请求 带参数的GET请求 解析json 添加headers 基本POST请求 ...
- Python中第三方库Requests库的高级用法详解
Python中第三方库Requests库的高级用法详解 虽然Python的标准库中urllib2模块已经包含了平常我们使用的大多数功能,但是它的API使用起来让人实在感觉不好.它已经不适合现在的时代, ...
- Python常用的库简单介绍一下
Python常用的库简单介绍一下fuzzywuzzy ,字符串模糊匹配. esmre ,正则表达式的加速器. colorama 主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable ...
随机推荐
- 智能跳转---TC资源管理器
;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;作者:天甜:QQ: ;一花一世界,一叶一枯荣,心无挂碍,无挂碍故 ...
- CA证书扫盲,https讲解
很多关于CA证书的讲解. 1.什么是CA证书. 看过一些博客,写的比较形象具体. ◇ 普通的介绍信 想必大伙儿都听说过介绍信的例子吧?假设 A 公司的张三先生要到 B 公司去拜访,但是 B 公司的所有 ...
- 深入理解HTTP协议之POST方法——ajax实例
作者:吴俊杰 性别:男 邮箱:sshroot@126.com 文章类型:原创 博客:http://www.cnblogs.com/voiphudong/ 一.说明http协议其实是一个相对比较简单的应 ...
- Scipy
插值interpolate模块 计算插值有两个基本方法: 1.对一个完整的数据集去拟合一个函数(一条线穿过所有数据集的点) 2.对数据集的不同部分拟合出不同的函数,而函数之间的曲线平滑对接 一维插值 ...
- How to Use vcpkg On Windows
Introduction If you do any sort of C++ development on Windows, then you know that library/package ma ...
- IDEA编译Flume Sink通不过解决方法
Build/Rebuild Project之后
- Python print函数参数详解
官方文档 print(…) print(value, …, sep=’ ‘, end=’\n’, file=sys.stdout, flush=False) Prints the valu ...
- 基于Linux的Samba开源共享解决方案测试(一)
转自http://blog.csdn.net/u013394982/article/details/17914429 Linux操作系统 Linux是一类Unix计算机操作系统的统称.Linux操作系 ...
- 并发基础(八) java线程的中断机制
文章转载自 详细分析Java中断机制 1. 引言 当我们点击某个杀毒软件的取消按钮来停止查杀病毒时,当我们在控制台敲入quit命令以结束某个后台服务时--都需要通过一个线程去取消另一个线程正在执行的任 ...
- 分布式tensorflow
分布式Tensorflow Tensorflow的一个特色就是分布式计算.分布式Tensorflow是由高性能的gRPC框架作为底层技术来支持的.这是一个通信框架gRPC(google remote ...