Khai thác điểm mạnh của cả Python và R

Tìm hiểu cách sử dụng Python và R cùng nhau để tận dụng điểm mạnh của cả hai trong một dự án khoa học dữ liệu duy nhất.

Đã cập nhật 5 thg 10, 2026 · 9 phút đọc

Khám phá cùng AI

Khoa học dữ liệu đã trở thành một phần không thể thiếu của mọi ngành công nghiệp ngày nay. Từ ngân hàng, bảo hiểm đến y tế, khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra từng giây. Vì vậy, điều bắt buộc là chúng ta phải tận dụng được lượng dữ liệu khổng lồ này để tạo ra các insight có thể hành động và triển khai chúng. Ngày nay có rất nhiều công cụ dưới dạng ngôn ngữ lập trình trên thị trường. Trong số đó, Python và R dường như đang dẫn đầu cuộc đua.

Cả Python và R đều được sử dụng rộng rãi trong thế giới khoa học dữ liệu. Hai ngôn ngữ này có nhiều công cụ cung cấp một tập hợp hàm phong phú, cực kỳ phù hợp cho bối cảnh khoa học dữ liệu. Nếu như Python là ngôn ngữ đa dụng dùng cho nhiều loại ứng dụng, thì R là ngôn ngữ và môi trường lập trình dành cho tính toán thống kê và đồ họa.

Tổng quan về hệ sinh thái Python và R

Hãy cùng xem qua các khía cạnh khác nhau của hai ngôn ngữ này, những điểm mạnh và điểm chưa tốt của chúng.

Ngôn ngữ lập trình Python

Python là ngôn ngữ lập trình thông dịch, bậc cao, đa mục đích. Nó được tạo ra và phát hành năm 1991 bởi Guido Van Rossum. Kể từ khi ra mắt, Python đã cực kỳ phổ biến trong nhiều lĩnh vực, bao gồm khoa học dữ liệu. Ngày nay, Python nằm trong nhóm ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất trên thế giới.

Một số lý do khiến nó trở nên phổ biến rộng rãi:

Ngôn ngữ hướng đối tượng
Đa mục đích
Có cộng đồng hỗ trợ tuyệt vời
Đơn giản, dễ hiểu và dễ học
Có các gói hiệu quả như pandas, numpy và scikit-learn, giúp nó trở thành lựa chọn xuất sắc cho các hoạt động máy học.

Tuy nhiên, khi nói đến tính toán thống kê, Python bị hụt hơi và không có nhiều gói chuyên biệt như đối thủ R.

Ngôn ngữ lập trình R

R về bản chất là phần mềm dành cho tính toán thống kê và đồ họa, được hỗ trợ bởi Quỹ R cho tính toán thống kê. Nó xuất hiện lần đầu vào tháng 8 năm 1993 với bản phát hành ổn định đầu tiên vào năm 1995, và kể từ đó được các nhà thống kê và chuyên gia khai phá dữ liệu sử dụng rộng rãi cho tính toán thống kê.

Một số đặc điểm giúp R nổi bật so với các ngôn ngữ khác:

Có các gói cho hầu như mọi ứng dụng thống kê bạn có thể nghĩ tới. CRAN hiện lưu trữ hơn 10 nghìn gói.
Tích hợp các thư viện trực quan hóa xuất sắc như ggplot2.
Có thể thực hiện phân tích độc lập với các gói dựng sẵn.

Nhưng cũng có nhược điểm. Về hiệu năng, R không phải là ngôn ngữ nhanh nhất và đôi khi ngốn bộ nhớ khi làm việc với bộ dữ liệu lớn.

Sử dụng Python & R cùng nhau

R và Python đều là những công cụ xuất sắc, nhưng thường bị coi là đối thủ. Thay vì nhìn nhận như vậy, chúng ta nên tận dụng các điểm mạnh của cả hai ngôn ngữ để có được điều tốt nhất từ cả hai thế giới.

Cộng đồng Khoa học dữ liệu hiện nay có những người thường chỉ làm việc với một ngôn ngữ duy nhất. Tuy nhiên, vẫn có những người dùng cả Python và R, nhưng tỷ lệ còn nhỏ. Mặt khác, có rất nhiều người trung thành với một ngôn ngữ nhưng lại mong muốn có được một số khả năng của “đối thủ”. Chẳng hạn, người dùng R đôi khi mong muốn có các khả năng hướng đối tượng vốn là bản địa của Python, và tương tự, một số người dùng Python khao khát dải phân phối thống kê đầy đủ có sẵn trong R.

Hình dưới đây cho thấy kết quả khảo sát do Red Monk thực hiện vào quý 3 năm 2018. Các kết quả này dựa trên mức độ phổ biến của các ngôn ngữ trên Stack Overflow cũng như trên Github và cho thấy rõ cả R và Python đều được xếp hạng khá cao khi nói đến các hoạt động Khoa học dữ liệu. Do đó, không có lý do nội tại nào ngăn cản chúng ta làm việc với cả hai trong cùng một dự án. Mục tiêu cuối cùng của chúng ta nên là phân tích tốt hơn và rút ra insight tốt hơn; việc lựa chọn ngôn ngữ lập trình không nên là rào cản để đạt được điều đó.

Cách sử dụng cả Python & R trong một dự án duy nhất?

Khi nhúng SQL vào script R hoặc Python, chúng ta chẳng hề băn khoăn. Vậy tại sao không tận dụng sức mạnh thống kê của R cùng với khả năng lập trình của Python theo cách tương tự? Hoàn toàn có thể, và có những thư viện xử lý rất tốt các chuyển đổi này.

Về cơ bản có hai cách tiếp cận để chúng ta có thể dùng cả Python và R song song trong một dự án.

R bên trong Python

Điều này nghĩa là gọi các hàm R trong một script Python. Một số thư viện tạo ra cho mục đích này gồm:

1. PypeR

PypeR cung cấp cách đơn giản để truy cập R từ Python thông qua pipe. PypeR cũng có trên Python’s Package Index, giúp cài đặt thuận tiện hơn. PypeR đặc biệt hữu ích khi không cần truyền dữ liệu tương tác thường xuyên giữa Python và R. Bằng cách chạy R qua pipe, chương trình Python có được sự linh hoạt trong kiểm soát tiến trình con, kiểm soát bộ nhớ và khả năng di động trên các hệ điều hành phổ biến, bao gồm Windows, GNU Linux và Mac OS.

Quy ước chuyển đổi đối tượng Python sang đối tượng R

2. pyRserve

pyRserve là một thư viện khác được tạo cho mục đích này. Nó sử dụng Rserve làm cổng kết nối RPC. Thông qua kết nối này, có thể gán biến trong R từ Python, và cũng có thể gọi hàm R từ xa. Đối tượng R được “phơi bày” như các thể hiện của lớp cài đặt bằng Python, với các hàm R là phương thức ràng buộc với những đối tượng đó trong một số trường hợp.

3. rpy2

Thư viện rpy2 được dùng thường xuyên hơn hai thư viện trước. Lý do là rpy2 đang được phát triển tích cực và mạnh mẽ. Nó chạy R nhúng trong tiến trình Python. Nó tạo ra một khung giúp chuyển đổi đối tượng Python thành đối tượng R, truyền chúng vào các hàm R và chuyển kết quả R về đối tượng Python.

Một lợi thế của việc dùng R trong Python là chúng ta có thể dễ dàng dùng các gói tuyệt vời của R như ggplot2, tidyr, dplyr… ngay trong Python. Ví dụ, hãy xem cách chúng ta có thể dễ dàng dùng ggplot2 để vẽ bản đồ trong Python.

Biểu đồ cơ bản

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#plot

Hình học

https://rpy2.github.io/doc/latest/html/graphics.html#geometry

Tài nguyên rpy2

Để có cái nhìn chuyên sâu và kiến thức chi tiết về cài đặt và cách hoạt động của rpy2, bạn có thể tham khảo các tài nguyên sau:

Python bên trong R

Bạn cũng có thể chạy script Python trong R bằng một trong các lựa chọn dưới đây:

1. rJython

Gói này triển khai một giao diện tới Python thông qua Jython. Nó được thiết kế để các gói khác có thể nhúng mã Python cùng với R.

2. rPython

rPython là một gói cho phép R gọi Python. Nó giúp có thể chạy mã Python, gọi hàm, gán và truy xuất biến, v.v. từ R.

3. SnakeCharmR

SnakeCharmR là phiên bản hiện đại được đại tu từ rPython. Đây là một nhánh (fork) từ ‘rPython’ sử dụng ‘jsonlite’ và có nhiều cải tiến so với rPython.

4. PythonInR

PythonInR giúp truy cập Python từ trong R trở nên rất dễ dàng bằng cách cung cấp các hàm để tương tác với Python ngay trong R.

5. reticulate

Gói reticulate cung cấp một bộ công cụ toàn diện để tương tác giữa Python và R. Trong tất cả các lựa chọn trên, đây là công cụ được dùng rộng rãi nhất, phần lớn vì nó được RStudio phát triển rất tích cực.
Reticulate nhúng một phiên Python vào phiên R, cho phép tương tác liền mạch với hiệu năng cao. Gói này cho phép bạn “đan xen” mã Python vào R, tạo ra một dạng dự án mới kết hợp hai ngôn ngữ.

Gói reticulate cung cấp các khả năng sau:

Gọi Python từ R theo nhiều cách, bao gồm R Markdown, chạy script Python, nhập mô-đun Python và dùng Python tương tác trong một phiên R.
Chuyển đổi giữa đối tượng R và Python (ví dụ, giữa data frame của R và Pandas, hoặc giữa ma trận R và mảng NumPy).
Liên kết linh hoạt tới các phiên bản Python khác nhau, bao gồm môi trường ảo và môi trường Conda.

Tài nguyên Reticulate

Một số tài nguyên hay về cách dùng gói reticulate:

Tài liệu khá vững và có nhiều ví dụ, tình huống sử dụng để bạn bắt đầu.
https://longhowlam.wordpress.com/2017/04/10/test-driving-python-integration-in-r-using-the-reticulate-package/
SNAKES IN A PACKAGE: KẾT HỢP PYTHON VÀ R VỚI RETICULATE

Kết luận

Cả R và Python đều là công cụ xuất sắc và gần như đủ để triển khai các tác vụ Khoa học dữ liệu từ đầu. Có thể bạn thậm chí không cần dùng cả hai trong cùng một dự án. Tuy nhiên, hiểu biết về cả hai sẽ hữu ích, đặc biệt là cho phép chúng ta làm việc trong những môi trường khác nhau. Như người ta vẫn nói, hãy tập trung vào kỹ năng, không phải công cụ. Vì vậy, chúng ta nên sẵn sàng học các công cụ và ngôn ngữ mới nếu chúng giúp giải quyết vấn đề trước mắt một cách dễ dàng.

Nếu bạn muốn bắt đầu với một trong hai ngôn ngữ, hãy học khóa Introduction to Python hoặc Introduction to R của DataCamp. Ngoài ra, hãy xem Hướng dẫn Python cho người mới bắt đầu của chúng tôi.