Pandas 流行的 R 语言数据处理工具plyr 或 dplyr

在数据分析和处理中，Pandas 和 R 的 plyr 或 dplyr 都提供了很好的工具，以使数据变得更加容易处理。Pandas 是 Python 中使用最广泛的数据分析库之一，而 plyr 或 dplyr 则是一个流行的 R 语言数据处理工具。那么，我们应该使用哪一个呢？

阅读更多：Pandas 教程

什么是 plyr 或 dplyr？

plyr 或 dplyr 旨在提供易于使用的方法，以对数据进行转换，汇总和过滤操作。plyr 是 R 中的一个包，提供了基本数据操作，例如拆分，应用和合并。而 dplyr 是 plyr 包的升级版，更加高效快速，并且支持更多的数据类型，如 data.frame,tbl，grouped_df等。

相比之下，Pandas 是一个中文支持较广的 Python 数据分析库，提供前沿的开发和更多的灵活性和兼容性。Pandas 支持 Series 和 DataFrame 数据类型，并提供了许多强大的数据操作和导入导出工具，如导入 CSV 文件和 SQL 数据库。

pandas和dplyr的比较

以下是 Pandas 和 dplyr 之间的比较：

语法

dplyr 使用一些经过设计的函数，例如 filter()，mutate()，summarize() 和 arrange() 来进行常见的数据分析操作，同时允许用户使用链式函数调用（pipe operator）更简洁地编写代码。

# Sample code in R using dplyr
library(dplyr)
df %>% filter(carat > 1) %>% group_by(clarity) %>% summarize(avg_price = mean(price))

而 Pandas 中使用较传统的语法，用各种方法替代了这些函数，例如 query()，mean()，min()，max() 和 groupby()。

# Sample code in Python using Pandas
df.query('carat > 1').groupby('clarity').agg({'price':'mean'})

速度

dplyr 的运行速度更快，尤其是在数据量较大的情况下。但是，在 Pandas 1.0 版本之后，Pandas 已经大大提高了其运行速度，特别是 DataFrame 的组操作（GroupBy）。

数据类型

dplyr 提供的数据类型也比 Pandas 更多，支持的类型包括 data.frame，tbl，grouped_df，rowwise_df 等。

数据导入导出

Pandas 可以轻松地读取和写入多种数据格式，如 CSV，Excel，SQL 和 JSON 等。dplyr 也可以处理与这些类型相同的数据格式，但仅限于读取和写入 CSV 文件。

pandas和plyr的比较

以下是 Pandas 和 plyr 之间的比较：

语法

Pandas 和 plyr 之间的差异类似于 Pandas 和 dplyr 之间的差异。plyr 使用更流畅且更具可读性的语法来执行数据转换任务，并使用管道方法（pipe operator）将多个步骤连接在一起。

# Sample code in R using plyr
library(plyr)
df %>% filter(carat > 1) %>% group_by(clarity) %>% summarize(avg_price = mean(price))

Pandas 提供的语法风格比 plyr 更加传统，类似于使用 SQL 时使用的语法。

# Sample code in Python using Pandas
df.query('carat > 1').groupby('clarity').agg({'price':'mean'})

速度

在速度方面，Pandas 显著优于 plyr。

数据类型

plyr 专门为数据分析开发，并为面向列或面向行的数据提供了不同的解决方案。然而，Pandas针对不同的数据类型提供了有效的解决方案，例如 Series 和 DataFrame，并提供了许多灵活的方法来处理数据。

数据导入导出

Pandas 支持的数据格式更加丰富，包括 CSV，Excel，JSON，SQL 等。

如何选择？

选择 Pandas 还是 plyr 或 dplyr 取决于您的具体需求和工作环境。如果您是 Python 用户并且正在处理各种数据类型，那么 Pandas 是您的最佳选择。如果您使用 R 并且需要更加流畅且高效的语法来处理您的数据，那么 plyr 或 dplyr 是更好的选择。当然，如果您的工作需要跨语言交互，则应选择 Pandas，因为它比 plyr 和 dplyr 更具通用性。

无论您选择哪一种工具，重要的是能够熟练使用它来处理和分析数据，并为您的工作带来价值。