R，Python，Julia-和Polyglot
发布的一项民意调查显示，Python提高了R在R方面的领先地位，成为分析专业人员的首选语言。撇开在线民意测验产生的样本对分析从业者群体的代表性的问题，这些发现仍然引发了有关该行业软件的未来的热烈讨论。  
我的看法不科学，显示Python稍稍领先于R，每个人的用户都对自己的最爱充满热情。我的看法是，随着两者的成熟生态系统，Python和R将在可预见的未来继续发展，成长和竞争。
我发现特别令人振奋的是围绕这两个平台的互操作性的重大发展-能够在Python程序中调用R，以及相反地，可以在R中调用Python。实际上，我已经在R和Python中编写了R和Python。最近几个月为Data Science Central提供服务。感谢Python商业厂商Anaconda和R商业厂商RStudio积极推广这些“多语言”功能。        
现在，通过引入Julia（一种专门为性能分析而设计的语言），使该分析软件的划分变得更加复杂。自2009年发布以来，朱莉娅（Julia）在麻省理工学院（MIT）的帮助下取得了长足的进步。“自2009年以来，朱莉娅（Julia）就一直在革新科学和技术计算领域。” ，MatLab，C，Python，R等。” 我现在正在与Julia进行第三轮比赛，终于开始感到这是合法的。必不可少的DataFrames程序包才是真正的交易。   
像朱莉娅这样的新竞争对手在开始之前就远远落后了，一直保持下去，直到它既可以吸引程序员的注意并建立开源生态系统。朱莉娅现在正接近这一点，这在很大程度上要归功于星号识别和多语种承诺，使其可以在Python / R世界中共存。我只是喜欢在Python和Julia中使用R的超级生产ggplot的前景。我必须承认，我相当的R到朱莉娅包XRJulia印象深刻庄严的小号架构师/开发人员开发的约翰·钱伯斯和朱莉娅到-R库，里夫从[R杰出人物洛朗·戈蒂埃-即使让他们工作不适合胆小的人。     
该Julia内核Jupyter Notebook旨在演示从Julia到R和从Julia到Python的互操作性，展示了RCall和Pandas软件包。我首先将一个个人的每日股票指数水平的每日更新数据集读取到Julia DataFrame中。然后，我总结投资组合子集的数据，将结果DataFrame“馈送”到一系列R ggplot脚本中。最后，我在Julia内调用Python Pandas将数据读入Python DataFrame中，该数据框被汇总并转换为Julia以实现类似的R ggplot可视化。随后的博客将探讨R到Julia的功能以及Python到Julia的功能。  
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