R vs Python，谁才是数据科学的最佳语言

可以去这里看：

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有两个函数，一个是group_by，用于选定重复数据，

另一个是summarise，用于合并重复行另外的不重复数据行。

使用代码：

library(dplyr)

#使用方法

#data %>% group_by(duplicate_data) %>% summarise (non_duplicate_data)

#文中例子

data_output <- gseGO_AIM2_2_IL_human %>% group_by(Description) %>% summarise(SYMBOL = paste(SYMBOL, collapse = "/"))

然后就可以啦



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结合自身的学习、面试经验做了一个整理，对于新手来说，掌握以下知识/技能，就足以找到一份初阶的数据分析师（注意，不是数据专员，这两者是有区别的，找工作的小伙伴切记仔细分辨）的工作：

1、统计基础；

2、分析理论

3、Excel

4、SQL

5、R

6、Python

仅仅知道要学什么是不够的，还需要知道学到什么程度才是合适的，这其实才是广大新手村小伙伴最大的困惑！按照笔者的看法，以上每项技能/知识应当掌握的程度如下：

我把每个技能的熟练程度划分为5个等级，依次分别是：1、了解基本概念；2、知道基本理论/会简单 *** 作；3、熟知原理/熟练 *** 作；4、数学、逻辑论证/灵活应用；5、精通、专家/能改进、优化。对于入门者来说，上面这几个知识领域大多只需要掌握2-3的熟练程度即可。

统计基础是每个人都必须掌握的，自然是学的越深入越好，不过对于基础比较差的伙伴来说，也不必太过苛求，大约掌握信息图形化、条件概率、贝叶斯公式、相关与独立、几何分布、二项分布、泊松分布、正态分布、统计抽样、估计、置信区间、假设检验这些，就差不多了。《深入浅出统计学》是一本不错的入门书，但是仅有这一本是不够的，请务必找一本更具严谨性和系统性的教材结合使用。

分析理论也是个绕不开的问题，尤其对于很多自学的伙伴来说，这一块可能比较容易疏忽。笔者作为新手，对这部分内容其实也不熟悉，能给出的建议不多。

大多数企业的内部数据存储在传统的关系型数据库中，作为分析师不可避免的要和数据库打交道，那么SQL是数据分析必备的技能了。好在SQL语言本身非常的简单易学。笔者认为只要会写简单的查询、存储过程就可以了，推荐大家买一本《SQL必知必会》放在手边，随时翻看。

R语言和Python语言应该是当前数据分析领域的双雄了，R语言支持者众多，相关库包极为丰富；Python则胜在灵活易用，通用性更加广泛。在网上，关于这两种语言的争论也从未止息。笔者建议初学者要对这两种语言都有所了解，但选择其中一项作为自己的主力语言。对于R语言来说，学会其命令行用法、掌握基本的数据分析库包（tidyr,dplyr,ggplot2)即可；对于Python语言，需要掌握其基本语法、函数和相关库包（numpy, pandas, matplotlib, sklearn)。

可能很多伙伴经过一段时间学习以后，会对Excel这样一个工具不屑一顾，认为这是个非常低端的工具，完全不如R或者Python一般酷炫。但其实完全不该有此想法。笔者曾爬取拉钩网上数据分析这个岗位的信息并做过统计分析，在整个就业市场上，数据分析岗位对Excel技能的需求量非常之大。

除了SQL之外，Excel是数据分析岗位要求频率最高的技能。好在，这个神器其实是非常简单易学的，并且网络上存在海量的各种教程和教材，随处可得。笔者认为只要学会常见函数的使用、各类基础图表的制作以及数据透视就能满足大部分需求。推荐大家买一本《谁说菜鸟不懂数据分析》放在手边，学习疲惫之余拿出来当故事书看看。

机器学习这一块其实应该算是数据分析岗位的加分项，不一定是必须的，看具体岗位。但是现在越来越多公司的数据分析岗要求对机器学习有一定的认知，笔者认为，关于机器学习算法，能够熟悉常见算法的基本原理、了解其用途和优缺点即可。比如：分类算法里的贝叶斯、决策树、随机森林；回归算法里的线性回归、Adaboost回归；聚类算法里的K-means算法等。另外了解一下用于降维的PCA等。

每个人的情况不同，每个岗位的情况需求也不同，大家还是需要根据自己的实际情况来认真思考，安排好自己的学习方向和计划。

isvector(A)：判断A是否为向量；

asvector(A)：如A是矩阵（数组），asvector就是将矩阵转化为向量。

R中的vector分为两类，atomic和list，二者的区别在于,前者元素类型必须相同，后者可以不同。前者的代表是向量和矩阵，后者的代表是list和数据框。

isvector

由于它们都是vector,所以用isvector检验无法区分向量和列表。当然，也无法用asvector将列表转换成向量。

同样是vector，矩阵和数据框用isvector检验就返回的是FALSE，这说明isvector也不是检验vector的，它的真正原理在于，检查是否最多只有一个属性：name。即查看其属性，如果没有属性或者只有一个name属性，才返回TRUE。

扩展资料

R语言强大的功能：

1、R的标记语言可以制作可重复生成的Word和Powerpoint文档

R语言中的rmarkdown包可以制作可重复生成的Word文档和Powerpoint幻灯片，而这只需要改变一行YAML的代码。

2、组建和运行一个可交互的网络应用只需要几行代码

几行R代码就可以生成一个可交互的网络应用。比方说如果使用R语言的flexdashboard包， 只需要36行代码，就可以生成一个可交互的动态报表，来探索BMI指数与全国健康营养检查样本结果的关联。

3、几行甚至一行R代码就可以支持网络应用的运行

另外一个很酷的功能是，通过rsconnect包，R语言还可以仅用一两行代码就支持网络应用的运行。这些应用既可以通过自己的服务器来支持，也可以用shinyappsio这种云服务器。

4、通过使用R语言的dplyr/dbplyr，几乎各种数据库都可以连接

使用dbplyr包，用R语言连接各种数据库，无论是本地的还是远程的，都非常方便。这个功能使R语言用户可以不用担心底层的数据库，而独立地从主流数据库中抽取数据。R语言的bigrquery包还可以直接利用BigQuery和其他大规模数据存储。

以上就是关于R vs Python，谁才是数据科学的最佳语言全部的内容，包括:R vs Python，谁才是数据科学的最佳语言、R语言怎么调整geom_smooth里的线宽、如果cards后面的数据行有重复等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！