Paket Python Teratas untuk Pengguna R — Jadilah Data Scientist Dwibahasa

Perang bahasa "R vs. Python" punya sejarah panjang. Sebagai bahasa pemrograman de facto untuk data science, keduanya menarik pendukung dari berbagai domain. Akibatnya, praktisi sering tidak memanfaatkan sepenuhnya apa yang ditawarkan kedua bahasa tersebut dan membatasi diri untuk menguasai satu alat saja. Namun, mempelajari R dan Python sebagai data scientist dwibahasa dapat membantu Anda memecahkan berbagai masalah yang mungkin Anda temui dalam karier.

Seiring meningkatnya popularitas Python, semakin banyak pengguna R yang beralih ke Python. Jadi, jika Anda pengguna R, anggap artikel ini sebagai ikhtisar pustaka Python yang dapat Anda integrasikan ke alur kerja harian. Beberapa memiliki sintaks mirip R untuk peralihan yang mulus, sementara yang lain menghadirkan lebih banyak fungsi dan kecepatan. 

Paket Python Teratas untuk Pengguna R

Pustaka Manipulasi Data

R memiliki ekosistem pustaka manipulasi data yang kaya. Baik itu dplyr, tidyr, atau data.table, pengguna R menikmati beragam alat yang tersedia. Namun, mereka mungkin mempertimbangkan beralih ke beberapa alternatif Python untuk fleksibilitas, kecepatan, dan fitur yang lebih baik.

Pandas

Yang paling utama di antara paket manipulasi data Python adalah pustaka pandas. Ini adalah paket manipulasi data terkemuka dalam tumpukan data science Python dan digunakan oleh jutaan orang di seluruh dunia. Saat ini memiliki lebih dari 20 juta unduhan mingguan, menjadikannya salah satu paket Python paling populer.

statistik unduhan pandas dari situs PyPI Stats.

Pandas menawarkan rangkaian fungsi dan kelas yang sangat luas untuk bekerja dengan data, sehingga meski bertahun-tahun berpengalaman, Anda masih bisa menemukan teknik baru dengan pandas. pandas juga merupakan pustaka kunci dalam ekosistem, karena banyak pustaka Python lain yang disebutkan dalam artikel ini ditulis agar fungsionalitasnya selaras dengan kelas-kelas pandas.

Meskipun pustakanya begitu luas, pandas mudah dipelajari dan dikuasai. Mengetahui beberapa kelas dan fungsi saja memungkinkan Anda melakukan analisis kompleks pada dataset apa pun.

Paket datatable di Python

Jika sintaks pandas terasa terlalu asing bagi pengguna R, mereka mungkin akan merasa sangat familiar menggunakan paket datatable di Python. Pustaka ini terinspirasi dari padanannya di R dan ditulis khusus untuk menangani dataset masif masa kini; ia dapat membaca dan memanipulasi berkas berukuran gigabita hanya dalam hitungan detik.

Kasus penggunaan sehari-hari adalah membaca dataset besar dengan datatable dan mengonversinya ke format DataFrame pandas, yang jauh lebih cepat daripada membacanya murni dengan pandas. Namun, sebagai pengguna R, Anda bahkan tidak perlu melakukannya karena datatable memiliki sintaks yang hampir sama dengan paket data.table di R.

RapidsAI & cuDF

Pengguna R yang ingin beralih ke Python juga bisa mendapatkan kinerja yang lebih baik berkat dukungan GPU yang luas untuk pustaka Python. RapidsAI menawarkan peluang tersebut melalui pustaka cuDF. cuDF adalah pustaka dataframe yang memungkinkan Anda memanipulasi dataset dengan miliaran baris dengan memanfaatkan kekuatan komputasi GPU NVIDIA. Keunggulan lain dari cuDF adalah sintaksnya yang mirip dengan pandas.

Pustaka Visualisasi Data

ggplot2 dari R menetapkan standar untuk paket visualisasi data dan termasuk di antara pustaka yang paling banyak digunakan di data science. Namun—bagi pengguna R yang ingin beralih ke Python untuk visualisasi data—ada banyak alternatif yang layak.

Matplotlib

Matplotlib adalah salah satu pustaka pertama yang dikenalkan saat orang mulai belajar data science di Python. Ini adalah salah satu pustaka langka yang menyeimbangkan kompleksitas dan fleksibilitas dengan sempurna. Dengan kata lain, pemula mudah mempelajari cara membuat bagan yang bagus sekaligus menyediakan semua alat yang dibutuhkan pengguna berpengalaman untuk membuat plot kustom yang benar-benar menakjubkan.

Statistik unduhan Matplotlib dari situs PyPI Stats.

Seaborn

Kekurangan Matplotlib adalah plot memerlukan banyak kustomisasi. Namun, untuk plot yang mudah ditata, Anda dapat melihat Seaborn. Ini adalah API pembungkus di atas Matplotlib, sehingga jauh lebih mudah bagi pemula untuk membuat plot yang sangat estetik. Seaborn juga memperkenalkan jenis plot baru dan alat sub-plotting yang tidak tersedia secara langsung di Matplotlib.

Plotly & Dash

Python juga memungkinkan Anda membuat visualisasi data interaktif menggunakan berbagai pustaka visualisasi interaktif. Yang paling menonjol adalah Plotly, yang juga punya akar kuat di R. Plotly sangat baik untuk menghasilkan bagan interaktif berkualitas tinggi dan menyediakan antarmuka untuk menyesuaikan serta membuat plot kompleks. 

Selain itu, kerangka kerja Dash di Python dibangun di atas Plotly dan memungkinkan Anda dengan mudah membuat aplikasi web yang indah untuk menayangkan dasbor. Pustaka Python lain yang memungkinkan Anda membuat plot interaktif dengan mudah adalah Bokeh, yang juga memungkinkan Anda dengan mudah menerapkan visualisasi sebagai aplikasi web. 

Plotnine

Bagi siapa pun yang mencari alternatif ggplot2 yang alami di Python, paket plotnine menawarkan implementasi grammar of graphics di Python. Sintaks dan estetikanya sangat mirip dengan paket ggplot2 dan memberikan pengalaman mulus bagi pengguna R yang ingin langsung mulai memvisualisasikan data di Python. 

Pustaka Matematika dan Statistik

Python native tidak dilengkapi dengan banyak fungsi statistik seperti R. Namun, pustakanya lebih dari cukup untuk menutupi kekurangan ini.

NumPy

Yang pertama adalah NumPy yang tangguh, yang menopang banyak paket Python penting lainnya. Ini adalah pustaka manipulasi array yang hebat dengan pilihan fungsi matematika tervektorisasi yang kaya. Kecepatannya dalam manipulasi matriks mungkin hanya ditandingi oleh Julia, salah satu bahasa tercepat dalam sejarah pemrograman.

Array n-dimensi NumPy adalah tulang punggung pustaka komputasi penting lainnya seperti TensorFlow atau PyTorch. Karena alasan ini, statistik unduhan NumPy jauh lebih tinggi dibanding gabungan pandas dan Matplotlib.

Statistik unduhan Numpy dari situs PyPI Stats.

SciPy

Jika Anda tidak menemukan fungsi di NumPy, SciPy adalah jawabannya. Ia memiliki submodul terpisah untuk berbagai aplikasi komputasi dalam matematika, fisika, dan statistik.

Modul special functions-nya berisi fungsi-fungsi fisika matematika penting yang dioptimalkan kecepatannya untuk peneliti. Anda dapat menyelesaikan masalah optimasi menggunakan modul optimization sementara modul integrate dan fft menangani kalkulus dan transformasi Fourier. Modul linalg-nya berisi segala yang ada di modul linalg milik NumPy plus fungsi aljabar linear yang lebih lanjut dan khusus. Modul ini memiliki dukungan sangat baik dari BLAS/LAPACK (pustaka perangkat lunak dasar standar untuk aljabar linear), membuatnya bahkan lebih cepat daripada NumPy.

SciPy juga memungkinkan Anda memproses citra multi-dimensi secara efisien. Sementara NumPy unggul untuk citra 2-D/3-D, ia tidak mudah menangani citra orde lebih tinggi dari bidang seperti kedokteran dan biologi. Di sinilah Anda dapat menggunakan modul ndimage milik SciPy.

Statsmodels

Walau paket-paket di atas lebih berpusat pada matematika ketimbang statistik, Python juga menawarkan pustaka statsmodels. Ini adalah pustaka luas dengan fungsi dan kelas yang memungkinkan Anda mengestimasi banyak model statistik, melakukan uji hipotesis, dan mengeksplorasi data.

Ada fungsi-fungsi lengkap untuk analisis regresi dan API matang untuk generalized linear models. Modul Analisis Deret Waktunya sangat berguna, karena berisi fungsi khusus untuk melakukan dan memvisualisasikan deret waktu.

Modul-modul lainnya dapat digunakan untuk analisis survival dan durasi, metode nonparametrik, dan statistik multivariat. Dan menggembirakan bagi pengguna R, sebagian besar modul yang disebutkan menggunakan sintaks mirip R baik dalam penulisan fungsi maupun pencetakan keluarannya. Untuk analisis statistik murni, statsmodels adalah kombinasi sempurna dari NumPy, SciPy, dan Matplotlib.

Pustaka machine learning

Inilah area di mana pengguna R mungkin paling merasakan manfaat saat mempelajari Python. Pustaka machine learning Python jauh lebih holistik dibanding milik R dan menyediakan banyak algoritma serta alat untuk prapemrosesan data, rekayasa fitur, penyetelan hiperparameter, pemodelan, dan banyak lagi. 

Scikit-learn

Kerangka kerja pertama adalah scikit-learn. Ini adalah kerangka kerja machine learning paling populer di Python dan digunakan oleh sebagian besar praktisi machine learning saat ini. 

Dari State of Data Science and Machine Learning Survey 2021 milik Kaggle

Scikit-learn memiliki pilihan algoritma pembelajaran terawasi yang sangat luas untuk regresi, klasifikasi biner, dan multi-kelas. Ia memiliki submodul khusus untuk prapemrosesan data, pipeline, reduksi dimensi, rekayasa fitur, seleksi fitur, imputasi data hilang, dan pengelompokan.

Meski memiliki sangat banyak kelas dan fungsionalitas, API-nya sangat intuitif dan lugas. Scikit-learn melakukan pekerjaan luar biasa menerapkan semua 20 pola desain kode Python dalam Zen of Python. 

XGBoost

Jika scikit-learn memiliki kekurangan, itu adalah tidak adanya dukungan GPU. Semua algoritmenya berjalan di CPU, jadi secara alami orang beralih ke kerangka kerja lain saat membutuhkan kecepatan komputasi lebih dengan pustaka berkemampuan GPU. Salah satu pustaka yang sudah akrab bagi pengguna R adalah XGBoost. 

Dengan Gradient Boosted Trees bertenaga GPU mutakhir sebagai intinya, XGBoost dapat menyelesaikan tugas pembelajaran terawasi jauh lebih cepat daripada kerangka kerja machine learning lainnya dengan tingkat kinerja tinggi. Gambar di atas menunjukkan bahwa pustaka ini cukup populer di kalangan komunitas Python dan mendominasi kompetisi tabular di Kaggle. 

LightGBM & Catboost

Dua pustaka serupa adalah LightGBM dan CatBoost. Sementara LightGBM membutuhkan sumber daya memori yang jauh lebih sedikit daripada XGBoost, CatBoost memberikan keunggulan kecepatan dan akurasi. Ketiga pustaka gradient boosting ini dapat mengimplementasikan API Scikit-learn, sehingga sangat mudah digunakan.

Melebihi perang bahasa: R dan Python untuk Data Scientist Modern

Walau R dan Python memiliki keunggulan berbeda, membingkainya sebagai "perang bahasa" kontraproduktif bagi data scientist. Dalam penampilan terbaru mereka di podcast DataFramed, para penulis "Python and R for the Modern Data Scientist" Rick Scavetta dan Boyan Angelov membahas keuntungan menjadi data scientist dwibahasa dan bagaimana tim data modern akan diuntungkan oleh para praktisi dwibahasa.

Sepanjang podcast, mereka membahas bagaimana kelemahan utama bingkai perang bahasa adalah bangkitnya pemikiran monokultur dalam komunitas R dan Python. Salah satu argumen tandingan terbaik terhadap monokultur atau mentalitas "kami versus mereka" adalah analogi "palu dan paku" — jika yang Anda miliki hanya palu, semuanya terlihat seperti paku. 

Dengan kata lain, pendekatan berorientasi bahasa membatasi kreativitas dan kemampuan Anda untuk menyelesaikan masalah secara efektif. Dengan mengambil pendekatan berorientasi solusi, Anda mulai melihat pemecahan masalah dalam istilah konsep alih-alih terpaku pada apa yang kaku ditawarkan oleh satu bahasa.

Mengetahui R dan Python memungkinkan Anda menggunakan yang terbaik dari keduanya secara tepat dalam konteks di mana salah satunya lebih unggul. Misalnya, para penulis menyatakan bagaimana R unggul dalam visualisasi data dengan ggplot2 dan betapa matangnya ekosistem pelaporannya dengan bantuan R Markdown dan Shiny, sekaligus menyoroti bagaimana Python unggul dalam machine learning, API, dan MLOps.

Para penulis menguraikan studi kasus yang brilian dalam buku tersebut yang menunjukkan bagaimana Anda dapat membuat kedua bahasa saling berkomunikasi. Dengan menggunakan alat seperti reticulate di RStudio, Anda dapat memanggil skrip Python dan menjalankan paket Python di dalam R, sehingga memungkinkan Anda bebas mengoper objek antarbahasa.

Menjadi data scientist dwibahasa tidak pernah semudah ini jika Anda pengguna R. Untuk mempelajari lebih lanjut tentang Python, Anda dapat melihat koleksi sumber daya kami yang lengkap.