Python 和 R 数据分析/挖掘工具互查

写在前面

在此总结一些在数据分析/挖掘中可能用到的功能，方便大家索引或者从一种语言迁移到另一种。当然，这篇博客还会随时更新（不会另起一篇，为了方便大家索引），请大家如果有需要收藏到书签中。

如果大家还知道哪些常用的命令，也可以在评论中回复我。我可以添加进来，方便更多地人更方便的检索。也希望大家可以转载。

如果大家已经熟悉python和R的模块/包载入方式，那下面的表查找起来相对方便。python在下表中以模块.的方式引用，部分模块并非原生模块，请使用

pip install *

安装；同理，为了方便索引，R中也以::表示了函数以及函数所在包的名字，如果不含::表示为R的默认包中就有，如含::，请使用

install.packages("*")

安装。

连接器与io

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

python还可参见PyFlux.

生存分析

类别	Python	R
PH回归	statsmodels.formula.api.phreg	未知

专门分析的模块：
Python: Lifelines

机器学习类

回归

参见统计类

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

当然，theano模块值得一提，但本质theano包的设计并非在神经网络，所以不归于此类。

概率图模型

python: PyMC3

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

值得留意的是python的新第三方模块，spaCy

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)

转载自：https://segmentfault.com/a/1190000005041649