R Vs Python - Las diferencias reales

En el mundo del análisis de datos y la ciencia de datos, es posible que se pregunte qué lenguaje de programación es la mejor opción, ¿R o Python?

Bueno, ambos son lenguajes de programación populares, cada uno con sus propias fortalezas y debilidades. Explorémoslos.

Por lo tanto, decidir si elegir R o Python es un paso importante tanto para los aspirantes a científicos de datos como para los analistas.

Después de leer el artículo, habrá aprendido las diferencias entre los lenguajes de programación R y Python . Equipado con este conocimiento, podrá elegir un lenguaje de programación apropiado para su próximo proyecto de datos.

¡Entremos en ello!

Tabla de contenido

• Descripción general del idioma
  • Lenguaje R
  • Lenguaje pitón
• Facilidad de aprendizaje
• Análisis y visualización de datos
  • Manipulación de datos
  • Visualización de datos
• Aprendizaje automático e inteligencia artificial
• Rendimiento y velocidad
  • Velocidad
  • Gestión de la memoria
  • Eficiencia del código
• Comunidad y soporte
  • Disponibilidad de recursos
  • Mercado de trabajo
• Integración y Extensibilidad
• Sintaxis y legibilidad
  • Asignación de valores a variables
  • Indexación
  • Cargar e importar bibliotecas
• La última palabra

Descripción general del idioma

Lenguaje R

R es un poderoso lenguaje de programación de código abierto para trabajar con datos. Está diseñado para la manipulación y visualización de datos. R surgió inicialmente como un software estadístico para investigadores y estadísticos para realizar análisis sólidos utilizando datos.

Con la inclusión de diferentes paquetes bajo el proyecto CRAN en R (como tidyverse, dplyr y ggplot2 ), se convirtió en una opción líder para que los científicos de datos analicen grandes cantidades de datos.

Algunas ventajas de usar R para el análisis de datos incluyen:

• Comunidad robusta
• Un alto enfoque en el modelado estadístico
• Amplios recursos para la visualización de datos.

Ahora expliquemos Python , no te preocupes, no estamos hablando de una serpiente, bueno, una real.

Lenguaje pitón

Python es un lenguaje de programación versátil y de código abierto. Aunque no se desarrolló específicamente para la ciencia de datos, Python ha ganado una popularidad significativa en este campo debido a su simplicidad y legibilidad.

Algunas ventajas de usar Python para el análisis de datos son:

• Sintaxis clara, lo que facilita la comprensión y la escritura de código, incluso para los principiantes.
• Ofrece un alto nivel de escalabilidad
• Las crecientes bibliotecas de Python específicamente para la ciencia de datos (como Pandas , NumPy, Scikit-learn y SciPy ) lo convierten en una opción ideal para las aplicaciones de datos. Además, las API como SQLite le permiten escribir código SQL dentro de Python.

Facilidad de aprendizaje

Al decidir entre Python y R para el análisis de datos, es fundamental evaluar qué tan fácil es aprender cada idioma. Aunque Python y R generalmente se consideran fáciles de aprender, la mejor opción para usted depende de sus antecedentes y aspiraciones personales.

Pitón

Si recién está comenzando con la programación o tiene algo de experiencia en lenguajes como Java o C ++, Python puede sentirse como un soplo de aire fresco. Conocido por su legibilidad y simplicidad, Python es fácil de usar para principiantes y se puede usar para una variedad de tareas.

• Destaca la legibilidad y la simplicidad, ideal para principiantes.
• Versátil lenguaje de programación de propósito general para diversas tareas como secuencias de comandos, desarrollo web y ciencia de datos
• Una gran cantidad de documentación, tutoriales, guías y cursos.
• Plataformas de aprendizaje atractivas como Coursera y Codecademy ofrecen recursos de Python

Entonces, ¿qué pasa con R?

Lenguaje de programación R

R está diseñado específicamente para trabajar con datos y ofrece una experiencia más familiar y sencilla para alguien con experiencia en estadísticas.

• Diseñado específicamente para procesamiento, análisis y visualización de datos
• Un rico ecosistema de bibliotecas y paquetes para tareas de ciencia de datos
• Amplia documentación, tutoriales, guías y cursos están disponibles
• Recursos de aprendizaje disponibles en plataformas como Coursera y los recursos de aprendizaje oficiales de RStudio

Análisis y visualización de datos

El análisis y la visualización de datos son componentes cruciales en el proceso de toma de decisiones, ya que transforman los datos sin procesar en información procesable. Al identificar tendencias, patrones y valores atípicos, estas técnicas permiten a las empresas y organizaciones tomar decisiones informadas, optimizar operaciones e impulsar la innovación.

Esta sección se centra en las capacidades de manipulación y visualización de datos de ambos lenguajes.

Manipulación de datos

En cualquier proyecto de ciencia de datos, la manipulación de datos es una etapa importante del ciclo analítico. De hecho, la mayor parte de su tiempo se dedica a cambiar los datos a una forma adecuada para su análisis. Las tareas como la limpieza, la remodelación y el filtrado son esenciales, y aquí es donde entra en juego la manipulación de datos.

Tanto Python como R ofrecen una variedad de bibliotecas para manipular datos:

• Pandas y NumPy son bibliotecas de Python comúnmente utilizadas para la manipulación de datos. Pandas se ocupa de fusionar, remodelar y agregar datos, mientras que NumPy se concentra en operaciones numéricas que involucran matrices .
• El lenguaje de programación R ofrece el popular ecosistema de paquetes tidyverse , incluidos dplyr y tidyr, para manipular datos. dplyr permite filtrar, organizar, seleccionar y mutar datos, mientras que tidyr maneja la remodelación de formatos anchos y largos para la limpieza de datos.

Ahora, hablemos de la visualización.

Visualización de datos

Una etapa importante en el ciclo de vida del análisis de datos es presentar los hallazgos de los datos de una manera que tenga un impacto duradero en los lectores. Como científico o analista de datos, es crucial usar gráficos y estadísticas apropiados que comuniquen su mensaje de manera efectiva.

Python y R ofrecen potentes bibliotecas de visualización que le permiten crear potentes gráficos y paneles repletos de información.

• Python tiene Matplotlib, Seaborn y Plotly, entre otros. Matplotlib proporciona una base para crear visualizaciones estáticas, animadas e interactivas, mientras que Seaborn simplifica la creación de gráficos estadísticos. Para gráficos interactivos, Plotly es una opción muy utilizada.
• R tiene ggplot2, lattice y Shiny, por nombrar algunos. ggplot2 es un sistema de gráficos altamente flexible basado en la Gramática de Gráficos, que permite una amplia gama de gráficos con una estructura subyacente consistente. Lattice se especializa en visualizar datos multivariados, mientras que Shiny permite crear aplicaciones web interactivas para mostrar sus visualizaciones.

Cuando trabaje con datos, se dará cuenta de que Python ofrece un enfoque más simplificado para la visualización, mientras que R proporciona múltiples paquetes y opciones, lo que permite una mayor flexibilidad en la creación de elementos visuales.

¿Qué pasa con el aprendizaje automático y la inteligencia artificial?

Aprendizaje automático e inteligencia artificial

A menudo, se le pedirá que cree modelos de aprendizaje automático que agilicen las tareas de análisis y generación de datos.

Los científicos de datos usan algoritmos de aprendizaje automático para generalizar procesos complejos de generación de datos y hacer predicciones.

Tanto los lenguajes de programación Python como R están cargados con paquetes de aprendizaje automático que le permiten crear modelos complejos utilizando big data.

A medida que profundice en estos campos, encontrará que la versatilidad de Python brilla en el manejo de big data, como la manipulación de datos y las tareas repetitivas.

Debido a sus orígenes en el desarrollo de software, Python tiene bibliotecas y marcos más extensos con algoritmos predefinidos.

Mientras trabaja en sus proyectos, considere los siguientes aspectos para cada idioma:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn y PyTorch son bibliotecas populares para el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo en Python. Este lenguaje tiene programadores experimentados más grandes y activos que desarrollan herramientas para aplicaciones de IA.
• R: Los paquetes como 'caret', 'randomForest' y 'xgboost' se usan ampliamente en R para fines de aprendizaje automático. R sobresale en el modelado estadístico y el análisis de series temporales, pero puede quedarse corto en términos de escalabilidad y eficiencia de procesamiento.

¡Hablemos de rendimiento y velocidad!

Rendimiento y velocidad

A menudo, estará involucrado en la realización de EDA y la creación de modelos que no requieren que vigile estrictamente el rendimiento y la velocidad de sus análisis.

Sin embargo, cuando se construyen modelos con los que otros usuarios interactúan, se vuelve crucial analizar el rendimiento y la velocidad de las predicciones. Los programadores a gran escala ponen un gran énfasis en el rendimiento y la velocidad.

Existen diferencias notables entre R y Python en términos de rendimiento y velocidad.

Echémosles un vistazo.

Velocidad

Python tiende a funcionar más rápido que R en muchos escenarios. Por ejemplo, en una comparación comparativa de velocidad, se descubrió que el código Python era 5,8 veces más rápido que la alternativa R.

Para que nuestra comparación sea más sólida, usaremos un código de evaluación comparativa para comparar el tiempo de ejecución para leer un archivo CSV y calcular la media de una columna específica en Python y R.

Benchmarking de código en Python

Para ejecutar el código de evaluación comparativa en Python, abra Jupyter Notebook (un IDE para ejecutar el código de Python) y ejecute el código que se indica a continuación:

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")

After running the code above, you’ll see the output as shown in the image below:

Benchmarking code in R programming language

To run the benchmarking code in R, open up RStudio and execute the code give below:

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")

After running the code above, you see the time it takes for R to perform the operations as shown in the image below:

Dataset generation

• Python: 0.15999 seconds
• R: 1.397292 seconds

Python is significantly faster in generating the dataset compared to R. It took Python about 0.16 seconds, whereas R took approximately 1.4 seconds to create the same dataset.

Mean calculation

• Python: 0.02403 seconds
• R: 0.03403687 seconds

Python is also faster in calculating the mean of a specific column, taking around 0.024 seconds, while R takes 0.034 seconds.

Memory management

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 : Si bien R se usa principalmente en investigación y academia, está ganando popularidad en industrias que requieren análisis estadísticos avanzados, como la biotecnología, las finanzas y el periodismo de datos. Si sus aspiraciones profesionales se alinean con estos campos, aprender R podría resultar beneficioso.

Integración y Extensibilidad

La integración y la extensibilidad juegan un papel crucial en el análisis de datos porque permiten una colaboración perfecta entre diferentes herramientas y paquetes, lo que le permite realizar una amplia gama de tareas.

Un lenguaje con sólidas características de integración y extensibilidad puede adaptarse fácilmente a las nuevas tecnologías y ofrecer un conjunto más completo de funcionalidades para sus proyectos de análisis de datos.

Comparemos ambos idiomas.

Pitón:

• Originalmente diseñado para el desarrollo de software, ofrece excelentes capacidades de integración y casos de uso
• Altamente extensible con numerosas bibliotecas como NumPy, Pandas y Scikit-learn, que pueden mejorar la funcionalidad de Python en tareas de análisis de datos.
• Facilita la interoperabilidad al permitirle ejecutar código R usando el paquete rpy2 .

R:

• Centrado en la computación estadística, brinda un amplio soporte para la importación de datos desde varios formatos como Excel, CSV y SPSS.
• Ofrece capacidades de web scraping a través de paquetes modernos como Rvest.
• Si bien no es tan versátil como Python, tiene un rico ecosistema de paquetes para el análisis y la visualización de datos.
• Habilita la interoperabilidad al permitirle ejecutar código Python usando el paquete reticulate.

Mira el siguiente clip para obtener más información sobre Python.

Sintaxis y legibilidad

La sintaxis y la legibilidad del código son factores esenciales al elegir un lenguaje de programación para el análisis de datos, ya que pueden afectar significativamente su curva de aprendizaje y la eficiencia de la codificación.

La sintaxis clara y concisa le permite escribir código rápidamente y reduce la probabilidad de errores. Una buena legibilidad facilita que usted y otros comprendan y mantengan su código, lo que contribuye a una colaboración más eficaz.

Algunas de las diferencias de sintaxis clave entre Python y R son:

Asignación de valores a variables

En Python, la asignación de valores a las variables es sencilla. Simplemente usa el signo igual para asignar valores a las variables.

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

Python es conocido por su sintaxis simple y limpia, lo que contribuye a su curva de aprendizaje fluida.

Por otro lado, R usa el operador de asignación ( <-) para asignar valores a las variables.

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

Esta sintaxis es adecuada para tareas de análisis estadístico, lo que proporciona más flexibilidad en el código.

Indexación

Python utiliza la indexación basada en cero, donde el primer elemento está en el índice 0. Este enfoque es común en muchos lenguajes de programación y puede ser más familiar para aquellos con experiencia en programación.

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)

Producción

Por el contrario, R adopta la indexación basada en uno, donde el primer elemento está en el índice 1. Los estadísticos e investigadores a menudo prefieren este sistema de indexación debido a su naturaleza intuitiva, alineándose con la forma en que los humanos suelen contar.

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")

Producción

Cargar e importar bibliotecas

Para importar bibliotecas en Python, usa la importpalabra clave. Este método simple y consistente facilita la integración de funciones adicionales en su código de Python.

Python:
import numpy as np

R requiere la libraryfunción para cargar bibliotecas. La sintaxis es diferente pero tiene la misma función que import en Python.

R:
library(stats)

La última palabra

Al comparar R y Python, cada lenguaje ofrece fortalezas únicas adecuadas para diversas tareas de análisis de datos. Para decidir qué idioma elegir, tenga en cuenta sus objetivos, antecedentes y preferencias.

R proporciona experiencias especializadas con amplios paquetes para la manipulación y visualización de datos, lo que lo convierte en una opción adecuada para quienes se centran en la programación estadística, como las pruebas estadísticas.

Python atrae a una audiencia más amplia. Su popularidad da como resultado una comunidad más grande, recursos diversos y perspectivas laborales más amplias, lo que lo hace más familiar para aquellos con experiencia en lenguajes de programación de propósito general.

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