R उपयोगकर्ताओं के लिए श्रेष्ठ Python पैकेज — द्विभाषी डेटा साइंटिस्ट बनें

“R बनाम Python” भाषा-बहस का लंबा इतिहास रहा है। डेटा साइंस के मुख्‍य प्रोग्रामिंग भाषाओं के रूप में, ये अनेक क्षेत्रों से अलग-अलग समर्थक आकर्षित करती हैं। नतीजतन, व्यावहारिक लोग दोनों भाषाओं की खूबियों का पूरा लाभ नहीं उठाते और खुद को केवल एक ही औज़ार तक सीमित कर लेते हैं। लेकिन, एक द्विभाषी डेटा साइंटिस्ट के रूप में R और Python दोनों का उपयोग सीखना आपके करियर में आने वाली समस्याओं को बेहतर ढंग से सुलझाने में मदद कर सकता है।

Python की लोकप्रियता बढ़ने के साथ अधिकाधिक R उपयोगकर्ता Python की ओर रुख कर रहे हैं। इसलिए, यदि आप R उपयोगकर्ता हैं, तो इस लेख को उन Python लाइब्रेरीज़ के संक्षिप्त अवलोकन के रूप में देखें जिन्हें आप अपने दैनिक वर्कफ़्लो में शामिल कर सकते हैं। कुछ में R जैसी सिंटैक्स है ताकि बदलाव सहज हो, जबकि अन्य अधिक फ़ंक्शनलिटी और गति लाती हैं। 

R उपयोगकर्ताओं के लिए शीर्ष Python पैकेज

डेटा मैनीपुलेशन लाइब्रेरीज़

R में डेटा मैनीपुलेशन लाइब्रेरीज़ का समृद्ध इकोसिस्टम है। चाहे dplyr हो, tidyr या data.table, R उपयोगकर्ताओं के पास बहुत-से औज़ार उपलब्ध रहते हैं। फिर भी, अधिक लचीलापन, गति और फ़ीचर्स के लिए वे कुछ Python विकल्पों पर विचार कर सकते हैं।

Pandas

Python की डेटा मैनीपुलेशन लाइब्रेरीज़ में सबसे प्रमुख pandas है। यह Python डेटा साइंस स्टैक की प्रमुख डेटा मैनीपुलेशन लाइब्रेरी है और विश्वभर में लाखों लोग इसका उपयोग करते हैं। इसके साप्ताहिक 2 करोड़ से अधिक डाउनलोड हैं, जो इसे सबसे लोकप्रिय Python पैकेजों में से एक बनाते हैं।

pandas डाउनलोड आँकड़े PyPI Stats वेबसाइट से।

यह डेटा पर काम करने के लिए फ़ंक्शनों और क्लासों का इतना व्यापक समूह प्रदान करता है कि कई वर्षों के अनुभव के बावजूद भी आप pandas में नई तकनीकें सीखते रह सकते हैं। pandas इस इकोसिस्टम की आधारशिला भी है, क्योंकि इस लेख में उल्लिखित कई अन्य Python लाइब्रेरीज़ का फ़ंक्शनलिटी pandas की क्लासों के अनुरूप रखकर लिखा गया है।

इतनी व्यापक लाइब्रेरी होने के बावजूद, इसे सीखना और साधना सरल है। कुछ क्लास और फ़ंक्शनों का ज्ञान आपको किसी भी डेटासेट पर जटिल विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है।

Python का datatable पैकेज

यदि pandas की सिंटैक्स R उपयोगकर्ताओं को बहुत अपरिचित लगे, तो वे Python के datatable पैकेज के साथ सहज महसूस कर सकते हैं। यह अपने R समकक्ष से प्रेरित है और आज के विशाल डेटासेट्स से निपटने के लिए ही लिखा गया है, और गीगाबाइट-आकार की फ़ाइलों को चंद सेकंड में पढ़ और मैनीपुलेट कर सकता है।

एक आम उपयोग यह है कि बड़े डेटासेट को datatable से पढ़ें और उसे pandas DataFrame फ़ॉर्मेट में बदल दें—यह केवल pandas से पढ़ने की तुलना में कहीं तेज़ है। लेकिन, R उपयोगकर्ता होने के नाते, आपको यह करने की भी ज़रूरत नहीं, क्योंकि datatable की सिंटैक्स R के data.table पैकेज से लगभग मिलती-जुलती है।

RapidsAI और cuDF

Python में व्यापक GPU सपोर्ट के चलते R से Python में स्विच करने वाले उपयोगकर्ता बेहतर परफ़ॉर्मेंस का लाभ भी उठा सकते हैं। RapidsAI यह अवसर cuDF लाइब्रेरी के ज़रिए देता है। cuDF एक डेटा फ़्रेम लाइब्रेरी है जो NVIDIA GPUs की कंप्यूटिंग शक्ति का उपयोग करके अरबों पंक्तियों वाले डेटासेट्स को मैनीपुलेट करने देती है। cuDF का एक और लाभ यह है कि इसकी सिंटैक्स pandas से मिलती-जुलती है।

डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरीज़

R का ggplot2 डेटा विज़ुअलाइज़ेशन पैकेजों के लिए मानक तय करता है और डेटा साइंस की सबसे व्यापक रूप से प्रयुक्त लाइब्रेरीज़ में से एक है। फिर भी—जो R उपयोगकर्ता डेटा विज़ुअलाइज़ेशन के लिए Python अपनाना चाहते हैं—उनके लिए कई उत्कृष्ट विकल्प उपलब्ध हैं।

Matplotlib

Matplotlib उन पहली लाइब्रेरीज़ में से है जिनसे लोग Python में डेटा साइंस सीखना शुरू करते समय परिचित होते हैं। यह उन विरल लाइब्रेरीज़ में है जो जटिलता और लचीलेपन का संतुलन बेहतरीन तरीके से करती हैं। यानी, शुरुआती लोग आकर्षक चार्ट बनाना आसानी से सीख सकते हैं, जबकि अनुभवी उपयोगकर्ताओं के पास वाकई अद्भुत कस्टम प्लॉट बनाने के लिए सभी औज़ार मौजूद रहते हैं।

Matplotlib डाउनलोड आँकड़े PyPI Stats वेबसाइट से।

Seaborn

Matplotlib की एक कमी यह है कि प्लॉट्स में काफी कस्टमाइज़ेशन करना पड़ता है। हालांकि, आसानी से स्टाइल किए जाने वाले प्लॉट्स के लिए आप Seaborn देख सकते हैं। यह Matplotlib पर आधारित एक रैपर API है, जो शुरुआती लोगों के लिए अत्यंत आकर्षक प्लॉट्स बनाना काफी आसान बना देता है। Seaborn नए प्लॉट प्रकार और सब-प्लॉटिंग टूल भी पेश करता है जो Matplotlib में सीधे उपलब्ध नहीं हैं।

Plotly और Dash

Python में आप कई इंटरैक्टिव डेटा विज़ुअलाइज़ेशन लाइब्रेरीज़ की मदद से इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन भी बना सकते हैं। इनमें सबसे उल्लेखनीय है Plotly, जिसकी जड़ें R में भी गहरी हैं। यह उच्च-गुणवत्ता के इंटरैक्टिव चार्ट बनाने में उत्कृष्ट है और जटिल प्लॉट्स को कस्टमाइज़ व तैयार करने के लिए इंटरफ़ेस प्रदान करता है। 

इसके अलावा, Python का Dash फ़्रेमवर्क Plotly पर आधारित है और आपको डैशबोर्ड होस्ट करने के लिए सुंदर वेब ऐप्स आसानी से बनाने देता है। एक अन्य Python लाइब्रेरी Bokeh है, जो आपको इंटरैक्टिव प्लॉट्स सरलता से बनाने देती है और विज़ुअलाइज़ेशन को वेब ऐप के रूप में डिप्लॉय करना भी आसान बनाती है। 

Plotnine

जो लोग Python में ggplot2 का स्वाभाविक विकल्प ढूंढ रहे हैं, उनके लिए plotnine पैकेज Python में ग्रामर ऑफ़ ग्राफ़िक्स का इम्प्लीमेंटेशन प्रदान करता है। इसकी सिंटैक्स और एस्थेटिक्स ggplot2 पैकेज से अत्यंत मिलती-जुलती हैं और यह R उपयोगकर्ताओं को Python में तुरंत डेटा विज़ुअलाइज़ेशन शुरू करने का निर्बाध अनुभव देता है। 

गणित और सांख्यिकी लाइब्रेरीज़

मूल Python, R की तरह ढेरों सांख्यिकीय फ़ंक्शनों के साथ नहीं आता। हालांकि, इसकी लाइब्रेरीज़ इस कमी को भरपूर पूरा करती हैं।

NumPy

सबसे पहले है शक्तिशाली NumPy, जो कई अन्य आवश्यक Python पैकेजों का आधार है। यह एक शानदार एरे मैनीपुलेशन लाइब्रेरी है, जिसमें वेक्टराइज़्ड गणितीय फ़ंक्शनों का समृद्ध संग्रह है। मैट्रिक्स मैनीपुलेशन में इसकी गति का मुकाबला संभवतः केवल Julia से किया जा सकता है, जो प्रोग्रामिंग इतिहास की सबसे तेज़ भाषाओं में से एक है।

NumPy के n-आयामी एरे, TensorFlow या PyTorch जैसी अन्य महत्वपूर्ण कम्प्यूटेशनल लाइब्रेरीज़ की रीढ़ हैं। इसी कारण, NumPy के डाउनलोड आँकड़े pandas और Matplotlib के सम्मिलित आँकड़ों से भी अधिक हैं।

Numpy डाउनलोड आँकड़े PyPI Stats वेबसाइट से।

SciPy

यदि आपको NumPy में कोई फ़ंक्शन नहीं मिलता, तो SciPy उत्तर है। इसमें गणित, भौतिकी और सांख्यिकी में विभिन्न कम्प्यूटेशनल अनुप्रयोगों के लिए अलग-अलग सब-मॉड्यूल हैं।

इसका special functions मॉड्यूल शोधकर्ताओं के लिए आवश्यक, गति-अनुकूलित मैथमेटिकल फिज़िक्स फ़ंक्शंस रखता है। आप इसके optimization मॉड्यूल से ऑप्टिमाइज़ेशन समस्याएँ हल कर सकते हैं, जबकि integrate और fft मॉड्यूल कैल्कुलस और फ़ूरियर ट्रांसफ़ॉर्म्स का ध्यान रखते हैं। इसका linalg मॉड्यूल NumPy के linalg मॉड्यूल की सभी चीज़ों के साथ और भी उन्नत व विशिष्ट रैखिक बीजगणित फ़ंक्शंस प्रदान करता है। इस मॉड्यूल को BLAS/LAPACK (रैखिक बीजगणित के मानक बेस सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरीज़) से उत्कृष्ट सपोर्ट मिलता है, जिससे यह NumPy से भी तेज़ हो जाता है।

यह आपको बहु-आयामी इमेजेज़ को दक्षतापूर्वक प्रोसेस करने भी देता है। जहाँ NumPy 2-D/3-D इमेजेज़ के लिए बेहतरीन है, वहीं यह चिकित्सा और जीवविज्ञान जैसे क्षेत्रों की उच्च-क्रम की इमेजेज़ को आसानी से संभाल नहीं पाता। यहीं आप SciPy के ndimage मॉड्यूल का उपयोग कर सकते हैं।

Statsmodels

जहाँ उपर्युक्त पैकेज गणित के इर्द-गिर्द अधिक केंद्रित हैं, वहीं Python statsmodels लाइब्रेरी भी प्रदान करता है। यह एक विशाल लाइब्रेरी है, जिसमें ऐसे फ़ंक्शंस और क्लासें हैं जो आपको अनेक सांख्यिकीय मॉडल का आकलन करने, परिकल्पना परीक्षण करने और डेटा की जाँच-पड़ताल करने देती हैं।

रेग्रेशन विश्लेषण के लिए संपूर्ण फ़ंक्शंस और जनरलाइज़्ड लीनियर मॉडल्स के लिए परिपक्व API उपलब्ध हैं। इसका Time Series Analysis मॉड्यूल विशेष रूप से उपयोगी है, क्योंकि इसमें टाइम सीरीज़ पर कार्य करने और उन्हें विज़ुअलाइज़ करने के लिए विशिष्ट फ़ंक्शंस मौजूद हैं।

इसके अन्य मॉड्यूल्स का उपयोग सर्वाइवल और ड्यूरेशन विश्लेषण, नॉन-पैरामेट्रिक विधियों और बहुवैरीय सांख्यिकी के लिए किया जा सकता है। और R उपयोगकर्ताओं के लिए खुशी की बात यह है कि उल्लिखित अधिकांश मॉड्यूल फ़ंक्शंस लिखने और उनका आउटपुट प्रिंट करने में R जैसी सिंटैक्स का उपयोग करते हैं। शुद्ध सांख्यिकीय विश्लेषण के लिए, statsmodels NumPy, SciPy और Matplotlib का उत्तम मेल है।

मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़

यह वह क्षेत्र है जहाँ R उपयोगकर्ताओं को Python अपनाने में सबसे अधिक लाभ मिल सकता है। Python की मशीन लर्निंग लाइब्रेरीज़ R की तुलना में कहीं अधिक समग्र हैं और डेटा प्री-प्रोसेसिंग, फीचर इंजीनियरिंग, हाइपर-पैरामीटर ट्यूनिंग, मॉडलिंग, इत्यादि के लिए अनेक एल्गोरिद्म और टूल प्रदान करती हैं। 

Scikit-learn

सबसे पहली ऐसी फ़्रेमवर्क है scikit-learn। यह Python में सबसे लोकप्रिय मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क है और आज अधिकांश मशीन लर्निंग प्रैक्टिशनर्स इसका उपयोग करते हैं। 

Kaggle के State of Data Science and Machine Learning Survey 2021 से

Scikit-learn में रिग्रेशन, बाइनरी और मल्टी-क्लास क्लासिफिकेशन के लिए सुपरवाइज़्ड लर्निंग एल्गोरिद्म का विशाल चयन है। इसमें डेटा प्रीप्रोसेसिंग, पाइपलाइंस, डाइमेंशनलिटी रिडक्शन, फीचर इंजीनियरिंग, फीचर सेलेक्शन, मिसिंग डेटा इम्प्यूटेशन और क्लस्टरिंग के लिए समर्पित सब-मॉड्यूल हैं।

अपनी भारी-भरकम क्लासों और फ़ंक्शनलिटी के बावजूद, इसका API अत्यंत सहज और सरल है। Scikit-learn, the Zen of Python में वर्णित सभी 20 Python कोड डिज़ाइन पैटर्न्स को लागू करने में उल्लेखनीय काम करता है। 

XGBoost

यदि scikit-learn की कोई कमी है, तो वह GPU सपोर्ट की अनुपस्थिति है। इसके सभी एल्गोरिद्म CPU पर चलते हैं, इसलिए स्वाभाविक है कि अधिक कम्प्यूटेशन गति के लिए लोग GPU-सक्षम लाइब्रेरीज़ वाले अन्य फ़्रेमवर्क्स की ओर रुख करते हैं। ऐसा ही एक लाइब्रेरी जिससे R उपयोगकर्ता पहले से परिचित हैं, वह है XGBoost। 

अत्याधुनिक GPU-समर्थित Gradient Boosted Trees इसके मूल में होने के कारण, यह अन्य मशीन लर्निंग फ़्रेमवर्क्स की तुलना में सुपरवाइज़्ड लर्निंग कार्यों को कहीं तेज़ी से और उच्च प्रदर्शन स्तरों के साथ हल कर सकता है। ऊपर की छवि दर्शाती है कि यह Python समुदाय में काफ़ी लोकप्रिय है और Kaggle पर सारणीबद्ध प्रतियोगिताओं में अक्सर हावी रहता है। 

LightGBM और CatBoost

दो समान लाइब्रेरीज़ हैं LightGBM और CatBoost। जहाँ LightGBM को XGBoost की तुलना में उल्लेखनीय रूप से कम मेमोरी संसाधनों की आवश्यकता होती है, वहीं CatBoost गति और सटीकता दोनों में फ़ायदे देता है। ये सभी तीनों ग्रेडिएंट-बूस्टेड लाइब्रेरीज़ Scikit-learn API को लागू कर सकती हैं, जिससे इनका उपयोग बेहद आसान हो जाता है।

भाषाई बहस से आगे: आधुनिक डेटा साइंटिस्ट के लिए R और Python

हालाँकि R और Python की अपनी-अपनी खूबियाँ हैं, इसे “भाषा-युद्ध” के रूप में देखना डेटा साइंटिस्ट्स के लिए प्रतिकूल है। DataFramed पॉडकास्ट में अपनी हालिया उपस्थिति में, “Python and R for the Modern Data Scientist” के लेखक Rick Scavetta और Boyan Angelov, द्विभाषी डेटा साइंटिस्ट होने के फ़ायदों और इस बात पर चर्चा करते हैं कि आधुनिक डेटा टीमें द्विभाषी प्रैक्टिशनर्स से कैसे लाभान्वित हो सकती हैं।

पूरे पॉडकास्ट में वे चर्चा करते हैं कि भाषा-युद्ध की फ्रेमिंग की एक बड़ी कमी R और Python समुदायों में मोनोकल्चर सोच का उभार है। मोनोकल्चर या “हम बनाम वे” मानसिकता के खिलाफ़ एक बेहतरीन तर्क है “हथौड़ा और कील” की उपमा—यदि आपके पास बस एक हथौड़ा है, तो हर चीज़ आपको कील जैसी दिखती है। 

दूसरे शब्दों में, भाषा-प्रथम दृष्टिकोण आपकी रचनात्मकता और समस्याओं को प्रभावी ढंग से हल करने की क्षमता को सीमित करता है। समाधान-प्रथम दृष्टिकोण अपनाकर, आप अपने समस्या-समाधान को अवधारणाओं के संदर्भ में देखना शुरू करते हैं, न कि किसी एक भाषा में सख्ती से उपलब्ध चीज़ों तक सीमित रहते हैं।

R और Python दोनों जानना आपको दोनों दुनियाओं की श्रेष्ठताओं का उपयुक्त संदर्भों में उपयोग करने देता है, जहाँ एक दूसरे से बेहतर साबित होता है। उदाहरण के लिए, लेखक बताते हैं कि ggplot2 के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन में R कितना चमकता है और R Markdown व Shiny की मदद से उसका रिपोर्टिंग इकोसिस्टम कितना परिपक्व है, जबकि Python मशीन लर्निंग, APIs और MLOps में उत्कृष्ट है।

लेखक पुस्तक में एक बढ़िया केस स्टडी प्रस्तुत करते हैं जो दिखाती है कि कैसे आप दोनों भाषाओं को एक-दूसरे से संवाद करा सकते हैं। reticulate जैसे टूल्स का RStudio में उपयोग करके, आप R के भीतर Python स्क्रिप्ट्स कॉल कर सकते हैं और Python पैकेज चला सकते हैं, जिससे आप भाषाओं के बीच ऑब्जेक्ट्स को स्वतंत्र रूप से पास कर सकते हैं।

यदि आप R उपयोगकर्ता हैं, तो द्विभाषी डेटा साइंटिस्ट बनना पहले से कभी आसान नहीं रहा। Python सीखने पर अधिक जानकारी के लिए, हमारे व्यापक संसाधन संग्रह को देखें।