Tutorial: Como Usar Python e R juntos em um projeto – Passo a Passo!

Atualmente, as melhores empresas do mundo buscam saber como usar Python e R juntos num determinado projeto. Devemos lembrar que ambas se tratam de duas linguagens existentes na Ciência de Dados e destinadas para a análise de dados de forma abrangente.

As duas linguagens, muitas vezes, dividem opiniões na seleção e execução de soluções, porém em determinadas situações orientadas podem ser utilizadas juntas.

São duas linguagens gratuitas e fáceis de serem implementadas. Ambas podem ser empregadas em conjunto para simplificar processos e organizar dados.

Como usar Python e R juntos

Ao decidir utilizar as duas linguagens, a equipe de trabalho pode aprender a usar a edição e organização de dados dessas linguagens de forma conjunta num mesmo projeto de ciência de dados.

No contexto da ciência de dados, sabemos que ela se tornou numa parte integrante essencial presente no setor de produção, bancário, assistência médica e organização de quantidade imensa de dados criada a cada dia.

Dessa forma, equipes de diferentes setores e empresas podem manipular uma grande quantidade de dados utilizando essas duas linguagens.

Na correria do dia a dia, saber como usar Python e R tem sido uma das principais vertentes da ciência de dados nos dias atuais.  

Evolução no mercado

Dessa maneira, tornou-se obrigatório a utilização de grande quantidade de dados para gerar insights acionáveis ​​e trabalhar com eles.

A seleção de certas ferramentas na forma de linguagens de programação estão disponíveis no mercado, e a Python e R parecem liderar a evolução tecnológica do mercado.

Aplicações

Nos dias atuais, a Python e a R estão sendo amplamente utilizados no mundo da ciência de dados. Ambas as linguagens possuem uma ampla variedade de ferramentas que fornecem uma excelente variedade de funções, extremamente adequadas para o cenário da ciência de dados.

Diferenças básicas

A linguagem Python trata-se de uma linguagem de uso geral usada para uma variedade de aplicações, R é uma linguagem de programação e ambiente para computação e gráficos estatísticos em diferentes áreas.

A aplicação Python

Essa linguagem foi criada em 1991 por Guido Van Rossum. Há mais de trinta anos, essa linguagem tem sido extremamente popular em vários campos, incluindo ciência de dados.

A aplicação Python

Atualmente, ela está entre as linguagens de programação que mais crescem no mundo. Mas, dentre os fatores que fazem essa linguagem ser muito popular, podemos destacar:

– Linguagem orientada a objetos;

– Propósito geral;

– Tem um suporte incrível da comunidade;

– Simples e fácil de entender e aprender

Características

A Python apresenta pacotes eficientes como pandas, numpy e scikit-learn, que o tornam uma excelente opção para atividades de aprendizado de máquina.

A linguagem “R”

Essa linguagem trata-se de um software para computação estatística e gráficos, que é suportado pela fundação R da computação estatística.

A R apareceu pela primeira vez em agosto de 1993, com seu primeiro lançamento estável em 1995, e desde então tem sido amplamente utilizado por estatísticos e mineradores de dados.

Também está presente na área de computação estatística com grande emprego na área.

Dentre os seus principais recursos, a linguagem R consiste em pacotes para quase qualquer aplicativo estatístico em que se possa pensar. Apresenta também bibliotecas de visualização como o ggplot2.

Mais características

A linguagem R possui a capacidade de análises independentes com pacotes integrados. Por outro lado, o desempenho do R não é o idioma mais rápido e, às vezes, pode ser um glutão de memória ao lidar com grandes conjuntos de dados.

Conciliando as duas linguagens

Para saber como usar Python e R juntos, vale lembrar que ambos são considerados concorrentes e até rivais, porém é importante perceber os pontos positivos de ambas as linguagens para que possamos ter o melhor dos dois mundos.

Nos dias atuais, existem profissionais que usam Python e R, mas sua porcentagem é pequena. Por outro lado, muitas pessoas estão comprometidas com apenas uma linguagem de programação, mas desejam ter acesso a alguns dos recursos.

Muitas vezes, os editores e usuários R às vezes anseiam pelas capacidades orientadas a objetos que são nativas do Python e, da mesma forma, alguns usuários do Python anseiam por toda a gama de distribuições estatísticas disponíveis no R.

Como usar os dois juntos?

Python e R - Como usar os dois juntos

Na prática, quando decidimos incorporar SQL nos scripts R ou Python, não batemos uma pálpebra de tensão nos olhos. Então, por que não utilizar as proezas estatísticas de R junto com os recursos de programação do Python da mesma maneira?

Lembramos que isso pode ser feitos e há bibliotecas que podem lidar com essas transições muito bem.

Na visão prática, podemos ter duas abordagens pelas quais podemos usar o Python e o R lado a lado em um único projeto.

R no Python

Nessa abordagem, isso significa chamar funções R dentro de um script Python. Algumas das bibliotecas criadas para esse fim são:

1. PypeR

O PypeR fornece uma maneira simples de acessar o R ​​do Python através de pipes. O PypeR também está incluído no Índice de Pacotes do Python, que fornece uma maneira mais conveniente de instalação.

O PypeR é especialmente útil quando não há necessidade de transferências interativas de dados frequentes entre Python e R. Ao executar o R ​​através do pipe, o programa Python ganha flexibilidade nos controles de subprocessos, controle de memória e portabilidade em plataformas.

2. pyRserve

pyRserve é outra biblioteca criada para esse fim. Ele usa o Rserve como um gateway de conexão RPC. Através dessa conexão, variáveis ​​podem ser definidas no R a partir do Python, e também funções R podem ser chamadas remotamente.

3. rpy2

A biblioteca rpy2 é usada com mais frequência do que as duas anteriores. O motivo é que o rpy2 está sendo desenvolvido de maneira ativa e agressiva. Ele executa o R incorporado em um processo Python.

Conclusão

Tanto o Python quanto o R estão sendo amplamente utilizados no mundo da ciência de dados. Ambas as linguagens possuem uma ampla variedade de ferramentas que fornecem uma excelente variedade de funções, extremamente adequadas para o cenário da ciência de dados. Portanto, aderir à utilização das duas linguagens pode acelerar processos e melhorar resultados em processos de resultados e organização de dados.

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