R Vs Python - Les vraies différences

Dans le monde de l'analyse de données et de la science des données, vous vous demandez peut-être quel langage de programmation est le meilleur choix, R ou Python ?

Eh bien, les deux sont des langages de programmation populaires, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. Explorons-les.

Ainsi, décider de choisir R ou Python est une étape importante pour les aspirants data scientists et analystes.

Après avoir parcouru l'article, vous aurez appris les différences entre les langages de programmation R et Python . Fort de ces connaissances, vous serez en mesure de choisir un langage de programmation approprié pour votre prochain projet de données.

Allons-y !

Table des matières

• Présentation de la langue
  • Langage R
  • Langage Python
• Facilité d'apprentissage
• Analyse et visualisation des données
  • Manipulation de données
  • Visualisation de données
• Apprentissage automatique et intelligence artificielle
• Performances et vitesse
  • Vitesse
  • Gestion de la mémoire
  • Efficacité du code
• Communauté et assistance
  • Disponibilité des ressources
  • Marché de l'emploi
• Intégration et extensibilité
• Syntaxe et lisibilité
  • Affectation de valeurs aux variables
  • Indexage
  • Chargement et importation de bibliothèques
• Le dernier mot

Présentation de la langue

Langage R

R est un puissant langage de programmation open source pour travailler avec des données. Il est conçu pour la manipulation et la visualisation de données. R est initialement apparu comme un logiciel statistique permettant aux chercheurs et aux statisticiens d'effectuer des analyses robustes à l'aide de données.

Avec l'inclusion de différents packages dans le cadre du projet CRAN dans R (tels que tidyverse, dplyr et ggplot2 ), il est devenu une option de premier plan pour les scientifiques des données pour analyser de grandes quantités de données.

Certains avantages de l'utilisation de R pour l'analyse de données incluent :

• Communauté robuste
• Un accent particulier sur la modélisation statistique
• Ressources étendues pour la visualisation des données

Maintenant, expliquons Python , ne vous inquiétez pas, nous ne parlons pas d'un serpent, enfin, d'un vrai.

Langage Python

Python est un langage de programmation open source polyvalent. Bien qu'il ne soit pas spécifiquement développé pour la science des données, Python a gagné en popularité dans ce domaine en raison de sa simplicité et de sa lisibilité.

Certains avantages de l'utilisation de Python pour l'analyse de données sont :

• Syntaxe claire, qui facilite la compréhension et l'écriture de code, même pour les débutants.
• Offre un haut niveau d'évolutivité
• Les bibliothèques croissantes de Python spécifiquement pour la science des données (telles que Pandas , NumPy, Scikit-learn et SciPy ) en font un choix incontournable pour les applications de données. De plus, des API comme SQLite vous permettent d'écrire du code SQL dans Python.

Facilité d'apprentissage

Lors du choix entre Python et R pour l'analyse de données, il est crucial d'évaluer la facilité d'apprentissage de chaque langage. Bien que Python et R soient généralement considérés comme faciles à apprendre, la meilleure solution pour vous dépend de vos antécédents personnels et de vos aspirations.

Python

Si vous débutez dans la programmation ou si vous avez de l'expérience dans des langages comme Java ou C++, Python peut vous sembler une bouffée d'air frais. Connu pour sa lisibilité et sa simplicité, Python est adapté aux débutants et peut être utilisé pour une variété de tâches.

• Met l'accent sur la lisibilité et la simplicité, idéal pour les débutants
• Langage de programmation polyvalent polyvalent pour diverses tâches telles que les scripts, le développement Web et la science des données
• Une abondance de documentation, de tutoriels, de guides et de cours
• Des plateformes d'apprentissage engageantes comme Coursera et Codecademy offrent des ressources Python

Alors, qu'en est-il de R ?

Langage de programmation R

R est conçu spécifiquement pour travailler avec des données et offre une expérience plus familière et simple pour quelqu'un ayant une formation en statistiques.

• Conçu spécifiquement pour le traitement, l'analyse et la visualisation des données
• Un riche écosystème de bibliothèques et de packages pour les tâches de science des données
• Une documentation complète, des tutoriels, des guides et des cours sont disponibles
• Ressources d'apprentissage disponibles sur des plateformes telles que Coursera et les ressources d'apprentissage officielles de RStudio

Analyse et visualisation des données

L'analyse et la visualisation des données sont des éléments cruciaux du processus décisionnel, car elles transforment les données brutes en informations exploitables. En identifiant les tendances, les modèles et les valeurs aberrantes, ces techniques permettent aux entreprises et aux organisations de prendre des décisions éclairées, d'optimiser les opérations et de stimuler l'innovation.

Cette section se concentre sur les capacités de manipulation et de visualisation des données des deux langages.

Manipulation de données

Dans tout projet de science des données, la manipulation des données est une étape importante du cycle d'analyse. En fait, la plupart de votre temps est consacré à la modification des données sous une forme adaptée à votre analyse. Des tâches telles que le nettoyage, le remodelage et le filtrage sont essentielles, et c'est là que la manipulation des données entre en jeu.

Python et R proposent tous deux une gamme de bibliothèques pour manipuler les données :

• Pandas et NumPy sont des bibliothèques Python couramment utilisées pour la manipulation de données. Les pandas traitent de la fusion, du remodelage et de l'agrégation des données, tandis que NumPy se concentre sur les opérations numériques impliquant des tableaux .
• Le langage de programmation R offre l'écosystème populaire de packages tidyverse , y compris dplyr et tidyr, pour manipuler les données. dplyr permet de filtrer, d'organiser, de sélectionner et de faire muter des données, tandis que tidyr gère le remodelage des formats larges et longs pour le nettoyage des données.

Parlons maintenant de la visualisation.

Visualisation de données

Une étape importante du cycle de vie de l'analyse des données consiste à présenter les résultats des données d'une manière qui a un impact durable sur les lecteurs. En tant que data scientist ou analyste, il est crucial d'utiliser des graphiques et des statistiques appropriés qui communiquent efficacement votre message.

Python et R offrent de puissantes bibliothèques de visualisation qui vous permettent de créer des graphiques et des tableaux de bord puissants remplis d'informations.

• Python a Matplotlib, Seaborn et Plotly, entre autres. Matplotlib fournit une base pour créer des visualisations statiques, animées et interactives, tandis que Seaborn simplifie la création de graphiques statistiques. Pour les tracés interactifs, Plotly est une option largement utilisée.
• R a ggplot2, lattice et Shiny, pour n'en nommer que quelques-uns. ggplot2 est un système graphique hautement flexible basé sur la grammaire des graphiques, permettant une large gamme de tracés avec une structure sous-jacente cohérente. Lattice est spécialisé dans la visualisation de données multivariées, tandis que Shiny permet de créer des applications Web interactives pour afficher vos visualisations.

Lorsque vous travaillez avec des données, vous vous rendrez compte que Python offre une approche plus rationalisée de la visualisation, tandis que R fournit plusieurs packages et options, permettant une plus grande flexibilité dans la création de visuels.

Qu'en est-il de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle ?

Apprentissage automatique et intelligence artificielle

Souvent, vous devrez créer des modèles d'apprentissage automatique qui rationalisent les tâches de génération et d'analyse de données.

Les scientifiques des données utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour généraliser les processus complexes de génération de données et faire des prédictions.

Les langages de programmation Python et R sont chargés avec des packages d'apprentissage automatique qui vous permettent de créer des modèles complexes à l'aide de données volumineuses.

En approfondissant ces domaines, vous constaterez que la polyvalence de Python brille dans la gestion du Big Data, comme la manipulation de données et les tâches répétitives.

En raison de ses origines dans le développement de logiciels, Python possède des bibliothèques et des cadres plus étendus avec des algorithmes prédéfinis.

Lorsque vous travaillez sur vos projets, tenez compte des aspects suivants pour chaque langue :

• Python : TensorFlow, Keras, Scikit-learn et PyTorch sont des bibliothèques populaires pour l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur en Python. Ce langage a des programmeurs expérimentés plus grands et plus actifs qui développent des outils pour les applications d'IA.
• R : des packages tels que "caret", "randomForest" et "xgboost" sont largement utilisés dans R à des fins d'apprentissage automatique. R excelle dans la modélisation statistique et l'analyse de séries chronologiques, mais peut être insuffisant en termes d'évolutivité et d'efficacité de traitement.

Parlons performance et rapidité !

Performances et vitesse

Souvent, vous serez impliqué dans l'exécution d'EDA et la construction de modèles qui ne vous obligent pas à garder un œil strict sur les performances et la vitesse de vos analyses.

Cependant, lors de la construction de modèles avec lesquels d'autres utilisateurs interagissent, il devient crucial d'analyser les performances et la vitesse des prédictions. Les programmeurs à grande échelle accordent une grande importance aux performances et à la vitesse.

Il existe des différences notables entre R et Python en termes de performances et de vitesse.

Vérifions-les.

Vitesse

Python a tendance à fonctionner plus rapidement que R dans de nombreux scénarios. Par exemple, dans une comparaison de référence de vitesse, le code Python s'est avéré 5,8 fois plus rapide que l'alternative R.

Pour rendre notre comparaison plus solide, nous utiliserons un code de benchmarking pour comparer le temps d'exécution pour lire un fichier CSV et calculer la moyenne d'une colonne spécifique en Python et R.

Code de benchmarking en Python

Pour exécuter le code de benchmarking en Python, ouvrez Jupyter Notebook (un IDE pour exécuter du code Python) et exécutez le code ci-dessous :

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")

Après avoir exécuté le code ci-dessus, vous verrez la sortie comme indiqué dans l'image ci-dessous :

Code de benchmarking en langage de programmation R

Pour exécuter le code de benchmarking dans R, ouvrez RStudio et exécutez le code ci-dessous :

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")

Après avoir exécuté le code ci-dessus, vous voyez le temps nécessaire à R pour effectuer les opérations comme indiqué dans l'image ci-dessous :

Génération de jeux de données

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

Python est beaucoup plus rapide pour générer l'ensemble de données que R. Il a fallu environ 0,16 seconde à Python, tandis que R a mis environ 1,4 seconde pour créer le même ensemble de données.

Calcul de la moyenne

• Python : 0,02403 seconde
• R : 0,03403687 secondes

Python est également plus rapide pour calculer la moyenne d'une colonne spécifique, prenant environ 0,024 seconde, tandis que R prend 0,034 seconde.

Gestion de la mémoire

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 : Alors que R est principalement utilisé dans la recherche et le milieu universitaire, il gagne en popularité dans les industries nécessitant une analyse statistique avancée, telles que la biotechnologie, la finance et le journalisme de données. Si vos aspirations professionnelles correspondent à ces domaines, l'apprentissage de R pourrait s'avérer bénéfique.

Intégration et extensibilité

L'intégration et l'extensibilité jouent un rôle crucial dans l'analyse des données car elles permettent une collaboration transparente entre différents outils et packages, vous permettant d'effectuer un large éventail de tâches.

Un langage avec de fortes fonctionnalités d'intégration et d'extensibilité peut facilement s'adapter aux nouvelles technologies et offrir un ensemble plus complet de fonctionnalités pour vos projets d'analyse de données.

Comparons les deux langues.

Python:

• Conçu à l'origine pour le développement de logiciels, offrant d'excellentes capacités d'intégration et des cas d'utilisation
• Hautement extensible avec de nombreuses bibliothèques telles que NumPy, Pandas et Scikit-learn, qui peuvent améliorer les fonctionnalités de Python dans les tâches d'analyse de données.
• Facilite l'interopérabilité en vous permettant d'exécuter du code R à l'aide du package rpy2 .

R :

• Axé sur le calcul statistique, offrant un support étendu pour l'importation de données à partir de divers formats tels qu'Excel, CSV et SPSS.
• Offre des capacités de grattage Web grâce à des packages modernes tels que Rvest.
• Bien qu'il ne soit pas aussi polyvalent que Python, il dispose d'un riche écosystème de packages pour l'analyse et la visualisation des données.
• Permet l'interopérabilité en vous permettant d'exécuter du code Python à l'aide du package reticulate.

Découvrez le clip ci-dessous pour en savoir plus sur Python.

Syntaxe et lisibilité

La syntaxe et la lisibilité du code sont des facteurs essentiels lors du choix d'un langage de programmation pour l'analyse de données, car ils peuvent avoir un impact significatif sur votre courbe d'apprentissage et l'efficacité du codage.

Une syntaxe claire et concise vous permet d'écrire du code rapidement et réduit le risque d'erreurs. Une bonne lisibilité facilite la compréhension et la maintenance de votre code, pour vous et pour les autres, ce qui contribue à une collaboration plus efficace.

Certaines des principales différences de syntaxe entre Python et R sont :

Affectation de valeurs aux variables

En Python, l'attribution de valeurs aux variables est simple. Vous utilisez simplement le signe égal pour attribuer des valeurs aux variables.

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

Python est connu pour sa syntaxe simple et propre, qui contribue à sa courbe d'apprentissage fluide.

D'autre part, R utilise l'opérateur d'affectation ( <-) pour affecter des valeurs aux variables.

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

Cette syntaxe est bien adaptée aux tâches d'analyse statistique, offrant plus de flexibilité dans le code.

Indexage

Python utilise l'indexation à base zéro, où le premier élément est à l'index 0. Cette approche est courante dans de nombreux langages de programmation et peut être plus familière à ceux qui ont une expérience en programmation.

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)

Sortir

En revanche, R adopte une indexation basée sur un, où le premier élément est à l'index 1. Ce système d'indexation est souvent préféré par les statisticiens et les chercheurs en raison de sa nature intuitive, s'alignant sur la façon dont les humains comptent généralement.

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")

Sortir

Chargement et importation de bibliothèques

Pour importer des bibliothèques en Python, vous utilisez le importmot-clé. Cette méthode simple et cohérente facilite l'intégration de fonctionnalités supplémentaires dans votre code Python.

Python:
import numpy as np

R nécessite la libraryfonction pour charger les bibliothèques. La syntaxe est différente mais elle a la même fonction qu'en import Python.

R:
library(stats)

Le dernier mot

Lorsque l'on compare R et Python, chaque langage offre des atouts uniques adaptés à diverses tâches d'analyse de données. Pour décider quelle langue choisir, tenez compte de vos objectifs, de votre expérience et de vos préférences.

R fournit des expériences spécialisées avec des packages complets pour la manipulation et la visualisation des données, ce qui en fait un choix approprié pour ceux qui se concentrent sur les programmations statistiques, telles que les tests statistiques.

Python attire un public plus large. Sa popularité se traduit par une communauté plus large, des ressources diversifiées et des perspectives d'emploi plus larges, ce qui le rend plus familier pour les personnes expérimentées dans les langages de programmation à usage général.

Envie d'en savoir plus sur R et Python ? Découvrez notre gamme de et rejoignez plus de 220 000 personnes dans le monde formées dans notre communauté de compétences en matière de données.