如果大家已經熟悉python和R的子產品/包載入方式，那下面的表查找起來相對友善。python在下表中以子產品.的方式引用，部分子產品并非原生子產品，請使用
pip install *
安裝；同理，為了友善索引，R中也以::表示了函數以及函數所在包的名字，如果不含::表示為R的預設包中就有，如含::，請使用
install.packages("*")
安裝。
連接配接器與io
資料庫
類别PythonR
MySQL
mysql-connector-python(官方)
RMySQL
Oracle
cx_Oracle
ROracle
Redis
redis
rredis
MongoDB
pymongo
RMongo, rmongodb
neo4j
py2neo
RNeo4j
Cassandra
cassandra-driver
RJDBC
ODBC
pyodbc
RODBC
JDBC
未知[Jython Only]
RJDBC
IO類
類别PythonR
excel
xlsxWriter, pandas.(from/to)_excel, openpyxl
openxlsx::read.xlsx(2), xlsx::read.xlsx(2)
csv
csv.writer
read.csv(2), read.table
json
json
jsonlite
圖檔
PIL
jpeg, png, tiff, bmp
統計類
描述性統計
類别PythonR
描述性統計彙總
scipy.stats.descirbe
summary
均值
scipy.stats.gmean(幾何平均數), scipy.stats.hmean(調和平均數), numpy.mean, numpy.nanmean, pandas.Series.mean
mean
中位數
numpy.median, numpy.nanmediam, pandas.Series.median
median
衆數
scipy.stats.mode, pandas.Series.mode
未知
分位數
numpy.percentile, numpy.nanpercentile, pandas.Series.quantile
quantile
經驗累積函數(ECDF)
statsmodels.tools.ECDF
ecdf
标準差
scipy.stats.std, scipy.stats.nanstd, numpy.std, pandas.Series.std
sd
方差
numpy.var, pandas.Series.var
var
變異系數
scipy.stats.variation
未知
協方差
numpy.cov, pandas.Series.cov
cov
(Pearson)相關系數
scipy.stats.pearsonr, numpy.corrcoef, pandas.Series.corr
cor
峰度
scipy.stats.kurtosis, pandas.Series.kurt
e1071::kurtosis
偏度
scipy.stats.skew, pandas.Series.skew
e1071::skewness
直方圖
numpy.histogram, numpy.histogram2d, numpy.histogramdd
未知
回歸(包括統計和機器學習)
類别PythonR
普通最小二乘法回歸(ols)
statsmodels.ols, sklearn.linear_model.LinearRegression
lm,
廣義線性回歸(gls)
statsmodels.gls
nlme::gls, MASS::gls
分位數回歸(Quantile Regress)
statsmodels.QuantReg
quantreg::rq
嶺回歸
sklearn.linear_model.Ridge
MASS::lm.ridge, ridge::linearRidge
LASSO
sklearn.linear_model.Lasso
lars::lars
最小角回歸
sklearn.linear_modle.LassoLars
lars::lars
穩健回歸
statsmodels.RLM
MASS::rlm
假設檢驗
類别PythonR
t檢驗
statsmodels.stats.ttest_ind, statsmodels.stats.ttost_ind, statsmodels.stats.ttost.paired; scipy.stats.ttest_1samp, scipy.stats.ttest_ind, scipy.stats.ttest_ind_from_stats, scipy.stats.ttest_rel
t.test
ks檢驗(檢驗分布)
scipy.stats.kstest, scipy.stats.kstest_2samp
ks.test
wilcoxon(非參檢驗，差異檢驗)
scipy.stats.wilcoxon, scipy.stats.mannwhitneyu
wilcox.test
Shapiro-Wilk正态性檢驗
scipy.stats.shapiro
shapiro.test
Pearson相關系數檢驗
scipy.stats.pearsonr
cor.test
時間序列
類别PythonR
AR
statsmodels.ar_model.AR
ar
ARIMA
statsmodels.arima_model.arima
arima
VAR
statsmodels.var_model.var
未知
python還可參見PyFlux.
生存分析
類别PythonR
PH回歸
statsmodels.formula.api.phreg
未知
專門分析的子產品：
Python: Lifelines
機器學習類
回歸
參見統計類
分類器
LDA、QDA
類别PythonR
LDA
sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis
MASS::lda
QDA
sklearn.discriminant_analysis.QuadraticDiscriminantAnalysis
MASS::qda
SVM(支援向量機)
類别PythonR
支援向量分類器(SVC)
sklearn.svm.SVC
e1071::svm
非支援向量分類器(nonSVC)
sklearn.svm.NuSVC
未知
線性支援向量分類器(Lenear SVC)
sklearn.svm.LinearSVC
未知
基于臨近
類别PythonR
k-臨近分類器
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier
未知
半徑臨近分類器
sklearn.neighbors.RadiusNeighborsClassifier
未知
臨近重心分類器(Nearest Centroid Classifier)
sklearn.neighbors.NearestCentroid
未知
貝葉斯
類别PythonR
樸素貝葉斯
sklearn.naive_bayes.GaussianNB
e1071::naiveBayes
多元貝葉斯(Multinomial Naive Bayes)
sklearn.naive_bayes.MultinomialNB
未知
伯努利貝葉斯(Bernoulli Naive Bayes)
sklearn.naive_bayes.BernoulliNB
未知
決策樹
類别PythonR
決策樹分類器
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier
tree::tree, party::ctree
決策樹回歸器
sklearn.tree.DecisionTreeRegressor
tree::tree, party::tree
Assemble方法
類别子類别PythonR
Bagging
随機森林分類器
sklearn.ensemble.RandomForestClassifier
randomForest::randomForest, party::cforest
Bagging
随機森林回歸器
sklearn.ensemble.RandomForestRegressor
randomForest::randomForest, party::cforest
Boosting
Gradient Boosting
xgboost子產品
xgboost包
Boosting
AdaBoost
sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier
adabag、fastAdaboost、ada
Stacking
未知
未知
未知
聚類
類别PythonR
kmeans
scipy.cluster.kmeans.kmeans
kmeans::kmeans
分層聚類
scipy.cluster.hierarchy.fcluster
(stats::)hclust
包聚類(Bagged Cluster)
未知
e1071::bclust
DBSCAN
sklearn.cluster.DBSCAN
dbscan::dbsan
Birch
sklearn.cluster.Birch
未知
K-Medoids聚類
pyclust.KMedoids(可靠性未知)
cluster.pam
關聯規則
類别PythonR
apriori算法
apriori(可靠性未知，不支援py3), PyFIM(可靠性未知，不可用pip安裝)
arules::apriori
FP-Growth算法
fp-growth(可靠性未知，不支援py3), PyFIM(可靠性未知，不可用pip安裝)
未知
神經網絡
類别PythonR
神經網絡
neurolab.net, keras.*
nnet::nnet, nueralnet::nueralnet
深度學習
keras.*
不可靠包居多以及未知
當然，theano子產品值得一提，但本質theano包的設計并非在神經網絡，是以不歸于此類。
機率圖模型
python: PyMC3
文本、NLP
基本操作
類别PythonR
tokenize
nltk.tokenize(英), jieba.tokenize(中)
tau::tokenize
stem
nltk.stem
RTextTools::wordStem, SnowballC::wordStem
stopwords
stop_words.get_stop_words
tm::stopwords, qdap::stopwords
中文分詞
jieba.cut, smallseg, Yaha, finalseg, genius
jiebaR
TFIDF
gensim.models.TfidfModel
未知
主題模型
類别PythonR
LDA
lda.LDA, gensim.models.ldamodel.LdaModel
topicmodels::LDA
LSI
gensim.models.lsiModel.LsiModel
未知
RP
gensim.models.rpmodel.RpModel
未知
HDP
gensim.models.hdpmodel.HdpModel
未知
值得留意的是python的新第三方子產品，spaCy
與其他分析/可視化/挖掘/報表工具的互動
類别PythonR
weka
python-weka-wrapper
RWeka
Tableau
tableausdk
Rserve(實際是R的服務包)
轉載于：https://segmentfault.com/a/1190000005041649