R vs. Python – Die wahren Unterschiede

In der Welt der Datenanalyse und Datenwissenschaft fragen Sie sich vielleicht, welche Programmiersprache die bessere Wahl ist: R oder Python?

Nun, beide sind beliebte Programmiersprachen, jede mit ihren eigenen Stärken und Schwächen. Lasst uns sie erkunden.

Daher ist die Entscheidung, ob man sich für R oder Python entscheidet, ein wichtiger Schritt sowohl für angehende Datenwissenschaftler als auch für Analysten.

Nachdem Sie den Artikel durchgelesen haben, werden Sie die Unterschiede zwischen den Programmiersprachen R und Python kennengelernt haben. Mit diesem Wissen sind Sie in der Lage, eine geeignete Programmiersprache für Ihr nächstes Datenprojekt auszuwählen.

Lasst uns loslegen!

Inhaltsverzeichnis

• Sprachübersicht
  • R-Sprache
  • Python-Sprache
• Einfaches Lernen
• Datenanalyse und Visualisierung
  • Datenmanipulation
  • Datenvisualisierung
• Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz
• Leistung und Geschwindigkeit
  • Geschwindigkeit
  • Speicherverwaltung
  • Code-Effizienz
• Gemeinschaft und Unterstützung
  • Verfügbarkeit von Ressourcen
  • Arbeitsmarkt
• Integration und Erweiterbarkeit
• Syntax und Lesbarkeit
  • Zuweisen von Werten zu Variablen
  • Indizierung
  • Laden und Importieren von Bibliotheken
• Das letzte Wort

Sprachübersicht

R-Sprache

R ist eine leistungsstarke Open-Source-Programmiersprache für die Arbeit mit Daten. Es ist für die Datenmanipulation und -visualisierung konzipiert. R entstand ursprünglich als Statistiksoftware für Forscher und Statistiker, um anhand von Daten fundierte Analysen durchzuführen.

Durch die Aufnahme verschiedener Pakete im Rahmen des CRAN-Projekts in R (z. B. Tidyverse, Dplyr und ggplot2 ) wurde es zu einer führenden Option für Datenwissenschaftler zur Analyse großer Datenmengen.

Zu den Vorteilen der Verwendung von R für die Datenanalyse gehören:

• Robuste Community
• Ein hoher Fokus auf statistische Modellierung
• Umfangreiche Ressourcen zur Datenvisualisierung

Lassen Sie uns nun Python erklären . Keine Sorge, wir sprechen hier nicht von einer Schlange, sondern von einer echten.

Python-Sprache

Python ist eine vielseitige Open-Source-Programmiersprache. Obwohl Python nicht speziell für die Datenwissenschaft entwickelt wurde, erfreut es sich in diesem Bereich aufgrund seiner Einfachheit und Lesbarkeit großer Beliebtheit.

Einige Vorteile der Verwendung von Python für die Datenanalyse sind:

• Klare Syntax, die es auch Anfängern erleichtert, Code zu verstehen und zu schreiben.
• Bietet ein hohes Maß an Skalierbarkeit
• Die wachsenden Bibliotheken von Python speziell für die Datenwissenschaft (wie Pandas , NumPy, Scikit-learn und SciPy ) machen es zur ersten Wahl für Datenanwendungen. Darüber hinaus ermöglichen APIs wie SQLite das Schreiben von SQL-Code in Python.

Einfaches Lernen

Bei der Entscheidung zwischen Python und R für die Datenanalyse ist es wichtig zu bewerten, wie einfach das Erlernen der einzelnen Sprachen ist. Obwohl Python und R im Allgemeinen als leicht zu erlernen gelten, hängt die beste Lösung für Sie von Ihrem persönlichen Hintergrund und Ihren Ambitionen ab.

Python

Wenn Sie gerade erst mit dem Programmieren beginnen oder Erfahrung in Sprachen wie Java oder C++ haben, könnte sich Python wie ein Hauch frischer Luft anfühlen. Python ist für seine Lesbarkeit und Einfachheit bekannt, ist einsteigerfreundlich und kann für eine Vielzahl von Aufgaben verwendet werden.

• Betont Lesbarkeit und Einfachheit, ideal für Anfänger
• Vielseitige Allzweck-Programmiersprache für vielfältige Aufgaben wie Skripterstellung, Webentwicklung und Datenwissenschaft
• Eine Fülle von Dokumentationen, Tutorials, Leitfäden und Kursen
• Interessante Lernplattformen wie Coursera und Codecademy bieten Python-Ressourcen

Was ist also mit R?

Programmiersprache R

R wurde speziell für die Arbeit mit Daten entwickelt und bietet jemandem mit Statistikkenntnissen eine vertrautere und unkompliziertere Erfahrung.

• Speziell auf die Datenverarbeitung, -analyse und -visualisierung zugeschnitten
• Ein reichhaltiges Ökosystem an Bibliotheken und Paketen für datenwissenschaftliche Aufgaben
• Es stehen umfangreiche Dokumentationen, Tutorials, Leitfäden und Kurse zur Verfügung
• Lernressourcen, die auf Plattformen wie Coursera und den offiziellen Lernressourcen von RStudio verfügbar sind

Datenanalyse und Visualisierung

Datenanalyse und -visualisierung sind entscheidende Komponenten im Entscheidungsprozess, da sie Rohdaten in umsetzbare Erkenntnisse umwandeln. Durch die Identifizierung von Trends, Mustern und Ausreißern ermöglichen diese Techniken Unternehmen und Organisationen, fundierte Entscheidungen zu treffen, Abläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben.

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Datenmanipulations- und Visualisierungsfunktionen beider Sprachen.

Datenmanipulation

In jedem Data-Science-Projekt ist die Datenmanipulation eine wichtige Phase des Analysezyklus. Tatsächlich verbringen Sie die meiste Zeit damit, Daten in eine für Ihre Analyse geeignete Form zu bringen. Aufgaben wie Bereinigen, Umformen und Filtern sind unerlässlich, und hier kommt die Datenmanipulation ins Spiel.

Sowohl Python als auch R bieten eine Reihe von Bibliotheken zum Bearbeiten von Daten:

• Pandas und NumPy sind häufig verwendete Python-Bibliotheken zur Datenbearbeitung. Pandas befassen sich mit dem Zusammenführen, Umformen und Aggregieren von Daten, während sich NumPy auf numerische Operationen mit Arrays konzentriert .
• Die Programmiersprache R bietet das beliebte Tidyverse- Paket-Ökosystem, einschließlich dplyr und Tidyr, um Daten zu manipulieren. dplyr ermöglicht das Filtern, Anordnen, Auswählen und Ändern von Daten, während Tidyr die Umformung von Breit- und Langformaten zur Datenbereinigung übernimmt.

Lassen Sie uns nun über Visualisierung sprechen.

Datenvisualisierung

Eine wichtige Phase im Datenanalyse-Lebenszyklus besteht darin, Erkenntnisse aus Daten so zu präsentieren, dass sie eine nachhaltige Wirkung auf die Leser haben. Als Datenwissenschaftler oder -analyst ist die Verwendung geeigneter Grafiken und Statistiken, die Ihre Botschaft effektiv vermitteln, von entscheidender Bedeutung.

Python und R bieten leistungsstarke Visualisierungsbibliotheken, mit denen Sie leistungsstarke Diagramme und Dashboards voller Erkenntnisse erstellen können.

• Python verfügt unter anderem über Matplotlib, Seaborn und Plotly. Matplotlib bietet eine Grundlage für die Erstellung statischer, animierter und interaktiver Visualisierungen, während Seaborn die Erstellung statistischer Grafiken vereinfacht. Für interaktive Plots ist Plotly eine weit verbreitete Option.
• R verfügt über ggplot2, lattice und Shiny, um nur einige zu nennen. ggplot2 ist ein hochflexibles Grafiksystem, das auf der Grammar of Graphics basiert und eine breite Palette von Plots mit einer konsistenten Grundstruktur ermöglicht. Lattice ist auf die Visualisierung multivariater Daten spezialisiert, während Shiny die Erstellung interaktiver Webanwendungen zur Anzeige Ihrer Visualisierungen ermöglicht.

Wenn Sie mit Daten arbeiten, werden Sie feststellen, dass Python einen optimierteren Visualisierungsansatz bietet, während R mehrere Pakete und Optionen bereitstellt, was eine größere Flexibilität bei der Erstellung von Visuals ermöglicht.

Was ist mit maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz?

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

Häufig müssen Sie Modelle für maschinelles Lernen erstellen, die Datengenerierungs- und Analyseaufgaben rationalisieren.

Datenwissenschaftler nutzen Algorithmen des maschinellen Lernens, um komplexe Datengenerierungsprozesse zu verallgemeinern und Vorhersagen zu treffen.

Sowohl die Programmiersprachen Python als auch R sind mit Paketen für maschinelles Lernen ausgestattet, mit denen Sie komplexe Modelle mithilfe von Big Data erstellen können.

Wenn Sie tiefer in diese Bereiche eintauchen, werden Sie feststellen, dass die Vielseitigkeit von Python beim Umgang mit großen Datenmengen, wie z. B. Datenmanipulation und sich wiederholenden Aufgaben, glänzt.

Aufgrund seiner Ursprünge in der Softwareentwicklung verfügt Python über umfangreichere Bibliotheken und Frameworks mit vordefinierten Algorithmen.

Berücksichtigen Sie bei der Arbeit an Ihren Projekten die folgenden Aspekte für jede Sprache:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn und PyTorch sind beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning in Python. Diese Sprache verfügt über größere und aktivere erfahrene Programmierer, die Tools für KI-Anwendungen entwickeln.
• R: Pakete wie „caret“, „randomForest“ und „xgboost“ werden in R häufig für maschinelle Lernzwecke verwendet. R zeichnet sich durch statistische Modellierung und Zeitreihenanalyse aus, kann jedoch in Bezug auf Skalierbarkeit und Verarbeitungseffizienz unzureichend sein.

Reden wir über Leistung und Geschwindigkeit!

Leistung und Geschwindigkeit

Oft sind Sie an der Durchführung von EDA und der Erstellung von Modellen beteiligt, bei denen Sie die Leistung und Geschwindigkeit Ihrer Analysen nicht genau im Auge behalten müssen.

Beim Erstellen von Modellen, mit denen andere Benutzer interagieren, ist es jedoch von entscheidender Bedeutung, die Leistung und Geschwindigkeit von Vorhersagen zu analysieren. Große Programmierer legen großen Wert auf Leistung und Geschwindigkeit.

Hinsichtlich Leistung und Geschwindigkeit gibt es deutliche Unterschiede zwischen R und Python.

Schauen wir sie uns an.

Geschwindigkeit

Python ist in vielen Szenarien tendenziell schneller als R. In einem Geschwindigkeits-Benchmark-Vergleich wurde beispielsweise festgestellt, dass der Python-Code 5,8-mal schneller ist als die R-Alternative.

Um unseren Vergleich fundierter zu machen, verwenden wir einen Benchmarking-Code, um die Ausführungszeit für das Lesen einer CSV-Datei und die Berechnung des Mittelwerts einer bestimmten Spalte in Python und R zu vergleichen.

Benchmarking-Code in Python

Um den Benchmarking-Code in Python auszuführen, öffnen Sie Jupyter Notebook (eine IDE zum Ausführen von Python-Code) und führen Sie den folgenden Code aus:

import pandas as pd
import numpy as np
import time

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows = 1000000
cols = 10
start_time = time.time()
data = pd.DataFrame(np.random.rand(rows, cols), columns=[f'column_{i}' for i in range(1, cols + 1)])
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time = end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time = time.time()
mean_value = data['column_5'].mean()
end_time = time.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time = end_time - start_time

print(f"Time taken to generate the dataset: {gen_time:.5f} seconds")
print(f"Time taken to calculate the mean: {calc_time:.5f} seconds")

Nachdem Sie den obigen Code ausgeführt haben, sehen Sie die Ausgabe wie im Bild unten dargestellt:

Benchmarking-Code in der Programmiersprache R

Um den Benchmarking-Code in R auszuführen, öffnen Sie RStudio und führen Sie den folgenden Code aus:

library(microbenchmark)

# Generate a dataset with 1 million rows and 10 columns
rows <- 1000000
cols <- 10
start_time <- Sys.time()
data <- as.data.frame(matrix(runif(rows * cols), nrow = rows))
colnames(data) <- paste0("column_", 1:cols)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to generate the dataset
gen_time <- end_time - start_time

# Calculate the mean of a specific column
start_time <- Sys.time()
mean_value <- mean(data$column_5, na.rm = TRUE)
end_time <- Sys.time()

# Calculate the time taken to compute the mean
calc_time <- end_time - start_time

cat("Time taken to generate the dataset:", gen_time, "seconds\n")
cat("Time taken to calculate the mean:", calc_time, "seconds\n")

Nachdem Sie den obigen Code ausgeführt haben, sehen Sie die Zeit, die R benötigt, um die im Bild unten gezeigten Vorgänge auszuführen:

Datensatzgenerierung

• Python: 0,15999 Sekunden
• R: 1,397292 Sekunden

Python ist beim Generieren des Datensatzes im Vergleich zu R deutlich schneller. Python benötigte etwa 0,16 Sekunden, während R etwa 1,4 Sekunden benötigte, um denselben Datensatz zu erstellen.

Mittelwertberechnung

• Python: 0,02403 Sekunden
• R: 0,03403687 Sekunden

Python ist auch schneller bei der Berechnung des Mittelwerts einer bestimmten Spalte und benötigt etwa 0,024 Sekunden, während R 0,034 Sekunden benötigt.

Speicherverwaltung

Python is more efficient in terms of memory usage, while R tends to put everything in memory. This distinction can become particularly relevant when working with large datasets that may strain the available memory resources.

Code efficiency

Python’s performance can vary depending on the code’s efficiency, while R can exhibit consistent behavior across implementations. In comparison, the slowest implementation in Python was about 343 times slower than the fastest, while in R, it was about 24 times slower.

Community and Support

Community and support play a crucial role when choosing between R and Python for data analysis, as they significantly influence your learning experience, access to resources, and professional growth.

Availability of Resources

• Python: Python has a vast user base, making it easier to find support and resources for your projects. Its diverse community offers extensive libraries and tools for various applications, including data analysis.
• R: R has a more specialized community focused on statistics and data analysis, resulting in a wealth of resources tailored to the needs of data analysts and statisticians. R’s focused community enables targeted support for data analysis tasks.

Job Market

• Python: Python is in high demand in industries such as web development, software engineering, and artificial intelligence. Possessing Python skills can open doors for you in various fields, including data analysis.
• R : Während R hauptsächlich in der Forschung und im akademischen Bereich verwendet wird, erfreut es sich in Branchen, die fortgeschrittene statistische Analysen erfordern, wie Biotechnologie, Finanzen und Datenjournalismus, immer größerer Beliebtheit. Wenn Ihre Berufswünsche mit diesen Bereichen übereinstimmen, könnte sich das Erlernen von R als vorteilhaft erweisen.

Integration und Erweiterbarkeit

Integration und Erweiterbarkeit spielen bei der Datenanalyse eine entscheidende Rolle, da sie eine nahtlose Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Tools und Paketen ermöglichen und Ihnen die Durchführung einer Vielzahl von Aufgaben ermöglichen.

Eine Sprache mit starken Integrations- und Erweiterbarkeitsfunktionen lässt sich leicht an neue Technologien anpassen und bietet umfassendere Funktionalitäten für Ihre Datenanalyseprojekte.

Vergleichen wir beide Sprachen.

Python:

• Ursprünglich für die Softwareentwicklung konzipiert, bietet es hervorragende Integrationsfähigkeiten und Anwendungsfälle
• Hoch erweiterbar mit zahlreichen Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn, die die Funktionalität von Python bei Datenanalyseaufgaben verbessern können.
• Erleichtert die Interoperabilität, indem es Ihnen ermöglicht, R-Code mit dem rpy2 -Paket auszuführen .

R:

• Konzentriert sich auf statistische Berechnungen und bietet umfassende Unterstützung für den Datenimport aus verschiedenen Formaten wie Excel, CSV und SPSS.
• Bietet Web-Scraping-Funktionen über moderne Pakete wie Rvest.
• Obwohl es nicht so vielseitig ist wie Python, verfügt es über ein umfangreiches Ökosystem an Paketen für die Datenanalyse und -visualisierung.
• Ermöglicht Interoperabilität, indem Sie Python-Code mit dem Reticulate-Paket ausführen können.

Schauen Sie sich den folgenden Clip an, um mehr über Python zu erfahren.

Syntax und Lesbarkeit

Syntax und Lesbarkeit des Codes sind wesentliche Faktoren bei der Auswahl einer Programmiersprache für die Datenanalyse, da sie sich erheblich auf Ihre Lernkurve und Codierungseffizienz auswirken können.

Eine klare und prägnante Syntax ermöglicht Ihnen ein schnelles Schreiben von Code und verringert die Fehlerwahrscheinlichkeit. Eine gute Lesbarkeit erleichtert Ihnen und anderen das Verständnis und die Pflege Ihres Codes und trägt so zu einer effektiveren Zusammenarbeit bei.

Einige der wichtigsten Syntaxunterschiede zwischen Python und R sind:

Zuweisen von Werten zu Variablen

In Python ist das Zuweisen von Werten zu Variablen unkompliziert. Sie verwenden einfach das Gleichheitszeichen, um Variablen Werte zuzuweisen.

Python:
x = 5   --> Assigns a value of 5 to x

Python ist für seine einfache und saubere Syntax bekannt, die zu einer reibungslosen Lernkurve beiträgt.

Andererseits verwendet R den Zuweisungsoperator ( <-), um Variablen Werte zuzuweisen.

R:
x <- 5     --> Assigns a value of 5 to x

Diese Syntax eignet sich gut für statistische Analyseaufgaben und bietet mehr Flexibilität im Code.

Indizierung

Python verwendet eine nullbasierte Indizierung, bei der sich das erste Element am Index 0 befindet. Dieser Ansatz ist in vielen Programmiersprachen üblich und für diejenigen mit Programmiererfahrung möglicherweise vertrauter.

Python:
numbers_list = [1, 2, 3, 4, 5]

# Accessing the first element (zero-based indexing)
first_element = numbers_list[0]
print("First element:", first_element)

# Accessing the third element (zero-based indexing)
third_element = numbers_list[2]
print("Third element:", third_element)

Ausgang

Im Gegensatz dazu verwendet R eine einsbasierte Indizierung, bei der sich das erste Element bei Index 1 befindet. Dieses Indexierungssystem wird aufgrund seiner intuitiven Natur, die sich an der Art und Weise orientiert, wie Menschen normalerweise zählen, häufig von Statistikern und Forschern bevorzugt.

R:
numbers_vector <- c(1, 2, 3, 4, 5)

# Accessing the first element (one-based indexing)
first_element <- numbers_vector[1]
cat("First element:", first_element, "\n")

# Accessing the third element (one-based indexing)
third_element <- numbers_vector[3]
cat("Third element:", third_element, "\n")

Ausgang

Laden und Importieren von Bibliotheken

Um Bibliotheken in Python zu importieren, verwenden Sie das importSchlüsselwort. Diese einfache und konsistente Methode erleichtert die Integration zusätzlicher Funktionen in Ihren Python-Code.

Python:
import numpy as np

R benötigt die libraryFunktion zum Laden von Bibliotheken. Die Syntax ist anders, aber sie hat die gleiche Funktion wie import in Python.

R:
library(stats)

Das letzte Wort

Beim Vergleich von R und Python bietet jede Sprache einzigartige Stärken, die für verschiedene Datenanalyseaufgaben geeignet sind. Berücksichtigen Sie bei der Wahl der Sprache Ihre Ziele, Ihren Hintergrund und Ihre Vorlieben.

R bietet spezielle Erfahrungen mit umfangreichen Paketen zur Datenbearbeitung und -visualisierung und ist somit eine geeignete Wahl für diejenigen, die sich auf statistische Programmierungen wie statistische Tests konzentrieren.

Python zieht ein breiteres Publikum an. Seine Beliebtheit führt zu einer größeren Community, vielfältigen Ressourcen und breiteren Berufsaussichten und macht es für diejenigen bekannter, die sich mit allgemeinen Programmiersprachen auskennen.

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