R vs Python:载入包 import & library

本文深入讲解了数据科学中常用的Python和R语言的模块载入方式,对比了两种语言在数据处理上的不同策略,介绍了Python的Pandas、NumPy、Matplotlib,以及R语言的ggplot2、tidyverse等关键包的使用方法。

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  数据科学:R & Python

  工作 & Kaggle机器学习比赛

  可重复函数式编程

一、Python模块的载入

  •   包 Package
  •   模块 module
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

二、R语言包的载入

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
require(ggplot2)
install.packages("pacman")
library(pacman)

  install必须加双引号,library可以不加。

  pacman包可以一次性加载多个包

library(pacman)
p_load(tidyverse, data.table)

# 或者
pacman::p_load(tidyverse, data.table)

  p_load函数可以一次性加载多个包,如果该包以前未曾安装过,会自动帮忙安装,很方便。

三、总结

  Python:之所以使用pd.read_csv之类的函数是因为很多函数,很多模块,很容易就导致函数重名,因此需要说明来自哪个包;

  R:主要用来解决探索性问题,代码量少,重复概率低,当然也可以使用类似pacman::p_load的方法。


END 2018-11-02 00:07:14 

转载于:https://www.cnblogs.com/hider/p/9893527.html

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