R Vs Python: le vere differenze

Nel mondo dell'analisi dei dati e della scienza dei dati, ti starai chiedendo quale linguaggio di programmazione sia la scelta migliore, R o Python?

Bene, entrambi sono linguaggi di programmazione popolari, ognuno con i propri punti di forza e di debolezza. Esploriamoli.

Quindi, decidere se scegliere R o Python è un passo importante sia per gli aspiranti data scientist che per gli analisti.

Dopo aver letto l'articolo, avrai appreso le differenze tra i linguaggi di programmazione R e Python . Dotato di questa conoscenza, sarai in grado di scegliere un linguaggio di programmazione appropriato per il tuo prossimo progetto di dati.

Entriamo in esso!

Sommario

• Panoramica della lingua
  • Lingua R
  • Linguaggio Python
• Facilità di apprendimento
• Analisi e visualizzazione dei dati
  • Manipolazione di dati
  • Visualizzazione dati
• Apprendimento automatico e intelligenza artificiale
• Prestazioni e velocità
  • Velocità
  • Gestione della memoria
  • Efficienza del codice
• Comunità e supporto
  • Disponibilità di risorse
  • Mercato del lavoro
• Integrazione ed estensibilità
• Sintassi e leggibilità
  • Assegnazione di valori alle variabili
  • Indicizzazione
  • Caricamento e importazione di librerie
• L'ultima parola

Panoramica della lingua

Lingua R

R è un potente linguaggio di programmazione open source per lavorare con i dati. È progettato per la manipolazione e la visualizzazione dei dati. R inizialmente è emerso come un software statistico per ricercatori e statistici per effettuare analisi robuste utilizzando i dati.

Con l'inclusione di diversi pacchetti nell'ambito del progetto CRAN in R (come tidyverse, dplyr e ggplot2 ), è diventata un'opzione principale per i data scientist per analizzare grandi quantità di dati.

Alcuni vantaggi dell'utilizzo di R per l'analisi dei dati includono:

• Comunità solida
• Grande attenzione alla modellazione statistica
• Ampie risorse per la visualizzazione dei dati

Ora spieghiamo Python , non preoccuparti, non stiamo parlando di un serpente, beh, uno vero.

Linguaggio Python

Python è un linguaggio di programmazione versatile e open source. Sebbene non sia stato sviluppato specificamente per la scienza dei dati, Python ha guadagnato una notevole popolarità in questo campo grazie alla sua semplicità e leggibilità.

Alcuni vantaggi dell'utilizzo di Python per l'analisi dei dati sono:

• Sintassi chiara, che facilita la comprensione e la scrittura del codice, anche per i principianti.
• Offre un alto livello di scalabilità
• Le librerie in crescita di Python specifiche per la scienza dei dati (come Pandas , NumPy, Scikit-learn e SciPy ) lo rendono una scelta ideale per le applicazioni dati. Inoltre, API come SQLite ti consentono di scrivere codice SQL all'interno di Python.

Facilità di apprendimento

Quando si decide tra Python e R per l'analisi dei dati, è fondamentale valutare quanto sia facile imparare ogni lingua. Sebbene Python e R siano generalmente considerati facili da imparare, la soluzione migliore per te dipende dal tuo background personale e dalle tue aspirazioni.

Pitone

Se hai appena iniziato a programmare o hai una certa esperienza in linguaggi come Java o C++, Python potrebbe sembrare una boccata d'aria fresca. Conosciuto per la sua leggibilità e semplicità, Python è adatto ai principianti e può essere utilizzato per una varietà di attività.

• Sottolinea la leggibilità e la semplicità, ideale per i principianti
• Linguaggio di programmazione versatile e generico per diverse attività come scripting, sviluppo web e scienza dei dati
• Un'abbondanza di documentazione, tutorial, guide e corsi
• Piattaforme di apprendimento coinvolgenti come Coursera e Codecademy offrono risorse Python

Allora, che mi dici di R?

Linguaggio di programmazione R

R è progettato specificamente per lavorare con i dati e offre un'esperienza più familiare e diretta per chi ha esperienza in statistica.

• Su misura per l'elaborazione, l'analisi e la visualizzazione dei dati
• Un ricco ecosistema di librerie e pacchetti per attività di data science
• È disponibile un'ampia documentazione, esercitazioni, guide e corsi
• Risorse di apprendimento disponibili su piattaforme come Coursera e le risorse di apprendimento ufficiali di RStudio

Analisi e visualizzazione dei dati

L'analisi e la visualizzazione dei dati sono componenti cruciali nel processo decisionale, in quanto trasformano i dati grezzi in informazioni fruibili. Identificando tendenze, modelli e valori anomali, queste tecniche consentono alle aziende e alle organizzazioni di prendere decisioni informate, ottimizzare le operazioni e guidare l'innovazione.

Questa sezione si concentra sulle capacità di manipolazione e visualizzazione dei dati di entrambi i linguaggi.

Manipolazione di dati

In qualsiasi progetto di data science, la manipolazione dei dati è una fase importante del ciclo di analisi. In effetti, la maggior parte del tuo tempo passa a modificare i dati in una forma adatta alla tua analisi. Attività come la pulizia, il rimodellamento e il filtraggio sono essenziali, ed è qui che entra in gioco la manipolazione dei dati.

Sia Python che R offrono una gamma di librerie per manipolare i dati:

• Pandas e NumPy sono librerie Python comunemente utilizzate per la manipolazione dei dati. I panda si occupano di unire, rimodellare e aggregare i dati, mentre NumPy si concentra sulle operazioni numeriche che coinvolgono gli array .
• Il linguaggio di programmazione R offre il popolare ecosistema di pacchetti tidyverse , inclusi dplyr e tidyr, per manipolare i dati. dplyr consente di filtrare, organizzare, selezionare e modificare i dati, mentre tidyr gestisce il rimodellamento di formati ampi e lunghi per la pulizia dei dati.

Ora parliamo di visualizzazione.

Visualizzazione dati

Una fase importante nel ciclo di vita dell'analisi dei dati è la presentazione dei risultati dei dati in un modo che abbia un impatto duraturo sui lettori. In qualità di data scientist o analista, è fondamentale utilizzare grafici e statistiche appropriati che comunichino efficacemente il tuo messaggio.

Python e R offrono potenti librerie di visualizzazione che ti consentono di creare potenti grafici e dashboard ricchi di approfondimenti.

• Python ha Matplotlib, Seaborn e Plotly, tra gli altri. Matplotlib fornisce una base per la creazione di visualizzazioni statiche, animate e interattive, mentre Seaborn semplifica la creazione di grafici statistici. Per i grafici interattivi, Plotly è un'opzione ampiamente utilizzata.
• R ha ggplot2, reticolo e lucido, solo per citarne alcuni. ggplot2 è un sistema grafico altamente flessibile basato sulla grammatica della grafica, che consente un'ampia gamma di grafici con una struttura sottostante coerente. Lattice è specializzato nella visualizzazione di dati multivariati, mentre Shiny consente di creare applicazioni web interattive per visualizzare le tue visualizzazioni.

Quando lavori con i dati, ti renderai conto che Python offre un approccio più snello alla visualizzazione, mentre R offre più pacchetti e opzioni, consentendo una maggiore flessibilità nella creazione di elementi visivi.

E l'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale?

Apprendimento automatico e intelligenza artificiale

Spesso ti verrà richiesto di creare modelli di machine learning che semplifichino le attività di generazione e analisi dei dati.

I data scientist utilizzano algoritmi di machine learning per generalizzare complessi processi di generazione di dati e fare previsioni.

Entrambi i linguaggi di programmazione Python e R sono caricati con pacchetti di apprendimento automatico che consentono di creare modelli complessi utilizzando i big data.

Man mano che approfondisci questi campi, scoprirai che la versatilità di Python brilla nella gestione dei big data, come la manipolazione dei dati e le attività ripetitive.

A causa delle sue origini nello sviluppo di software, Python ha librerie e framework più estesi con algoritmi predefiniti.

Mentre lavori ai tuoi progetti, considera i seguenti aspetti per ogni lingua:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch sono librerie popolari per il machine learning e il deep learning in Python. Questo linguaggio ha programmatori esperti più grandi e più attivi che sviluppano strumenti per applicazioni di intelligenza artificiale.
• R: Pacchetti come "caret", "randomForest" e "xgboost" sono ampiamente utilizzati in R per scopi di machine learning. R eccelle nella modellazione statistica e nell'analisi delle serie temporali, ma potrebbe non essere all'altezza in termini di scalabilità ed efficienza di elaborazione.

Parliamo di prestazioni e velocità!

Prestazioni e velocità

Spesso sarai coinvolto nell'esecuzione di EDA e nella costruzione di modelli che non richiedono di tenere d'occhio le prestazioni e la velocità delle tue analisi.

Tuttavia, quando si creano modelli con cui interagiscono altri utenti, diventa fondamentale analizzare le prestazioni e la velocità delle previsioni. I programmatori su larga scala pongono una forte enfasi sulle prestazioni e sulla velocità.

Ci sono notevoli differenze tra R e Python in termini di prestazioni e velocità.

Diamo un'occhiata a loro.

Velocità

Python tende a funzionare più velocemente di R in molti scenari. Ad esempio, in un confronto di benchmark di velocità, il codice Python è risultato essere 5,8 volte più veloce dell'alternativa R.

Per rendere il nostro confronto più solido, utilizzeremo un codice di benchmarking per confrontare il tempo di esecuzione per la lettura di un file CSV e il calcolo della media di una colonna specifica in Python e R.

Codice di benchmarking in Python

Per eseguire il codice di benchmarking in Python, apri Jupyter Notebook (un IDE per l'esecuzione di codice Python) ed esegui il codice indicato di seguito:

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")

Dopo aver eseguito il codice sopra, vedrai l'output come mostrato nell'immagine qui sotto:

Codice di benchmarking nel linguaggio di programmazione R

Per eseguire il codice di benchmarking in R, apri RStudio ed esegui il codice fornito di seguito:

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")

Dopo aver eseguito il codice sopra, vedi il tempo impiegato da R per eseguire le operazioni come mostrato nell'immagine qui sotto:

Generazione di set di dati

• Pitone: 0,15999 secondi
• R: 1,397292 secondi

Python è significativamente più veloce nella generazione del set di dati rispetto a R. Python ha impiegato circa 0,16 secondi, mentre R ha impiegato circa 1,4 secondi per creare lo stesso set di dati.

Calcolo della media

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

Python è anche più veloce nel calcolare la media di una colonna specifica, impiegando circa 0,024 secondi, mentre R impiega 0,034 secondi.

Gestione della memoria

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 : Sebbene R sia utilizzato principalmente nella ricerca e nel mondo accademico, sta guadagnando popolarità nelle industrie che richiedono analisi statistiche avanzate, come la biotecnologia, la finanza e il giornalismo dei dati. Se le tue aspirazioni di carriera sono in linea con questi campi, l'apprendimento di R potrebbe rivelarsi vantaggioso.

Integrazione ed estensibilità

L'integrazione e l'estensibilità giocano un ruolo cruciale nell'analisi dei dati perché consentono una collaborazione senza soluzione di continuità tra diversi strumenti e pacchetti, consentendo di eseguire un'ampia gamma di attività.

Un linguaggio con forti caratteristiche di integrazione ed estensibilità può adattarsi facilmente alle nuove tecnologie e offrire un insieme più completo di funzionalità per i tuoi progetti di analisi dei dati.

Confrontiamo entrambe le lingue.

Pitone:

• Progettato originariamente per lo sviluppo di software, offre eccellenti capacità di integrazione e casi d'uso
• Altamente estendibile con numerose librerie come NumPy, Pandas e Scikit-learn, che possono migliorare la funzionalità di Python nelle attività di analisi dei dati.
• Facilita l'interoperabilità consentendo di eseguire il codice R utilizzando il pacchetto rpy2 .

R:

• Incentrato sul calcolo statistico, fornisce un ampio supporto per l'importazione di dati da vari formati come Excel, CSV e SPSS.
• Offre funzionalità di web scraping tramite pacchetti moderni come Rvest.
• Sebbene non sia versatile come Python, ha un ricco ecosistema di pacchetti per l'analisi e la visualizzazione dei dati.
• Abilita l'interoperabilità consentendo di eseguire il codice Python utilizzando il pacchetto reticulate.

Guarda la clip qui sotto per saperne di più su Python.

Sintassi e leggibilità

La sintassi e la leggibilità del codice sono fattori essenziali nella scelta di un linguaggio di programmazione per l'analisi dei dati, poiché possono influire in modo significativo sulla curva di apprendimento e sull'efficienza della codifica.

Una sintassi chiara e concisa consente di scrivere rapidamente il codice e riduce la probabilità di errori. Una buona leggibilità rende più facile per te e per gli altri la comprensione e la manutenzione del tuo codice, contribuendo a una collaborazione più efficace.

Alcune delle principali differenze di sintassi tra Python e R sono:

Assegnazione di valori alle variabili

In Python, l'assegnazione di valori alle variabili è semplice. Usa semplicemente il segno di uguale per assegnare valori alle variabili.

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

Python è noto per la sua sintassi semplice e pulita, che contribuisce alla sua fluida curva di apprendimento.

D'altra parte, R utilizza l'operatore di assegnazione ( <-) per assegnare valori alle variabili.

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

Questa sintassi è adatta per attività di analisi statistica, fornendo maggiore flessibilità nel codice.

Indicizzazione

Python utilizza l'indicizzazione in base zero, dove il primo elemento è all'indice 0. Questo approccio è comune in molti linguaggi di programmazione e potrebbe essere più familiare a chi ha esperienza di programmazione.

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)

Produzione

Al contrario, R adotta l'indicizzazione su base uno, dove il primo elemento è all'indice 1. Questo sistema di indicizzazione è spesso preferito da statistici e ricercatori per la sua natura intuitiva, in linea con il modo in cui gli esseri umani tipicamente contano.

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")

Produzione

Caricamento e importazione di librerie

Per importare le librerie in Python, usa la importparola chiave. Questo metodo semplice e coerente semplifica l'integrazione di funzionalità aggiuntive nel codice Python.

Python:
import numpy as np

R richiede la libraryfunzione per caricare le librerie. La sintassi è diversa ma ha la stessa funzione di import Python.

R:
library(stats)

L'ultima parola

Quando si confrontano R e Python, ogni linguaggio offre punti di forza unici adatti a varie attività di analisi dei dati. Per decidere quale lingua scegliere, considera i tuoi obiettivi, background e preferenze.

R offre esperienze specializzate con pacchetti estesi per la manipolazione e la visualizzazione dei dati, rendendolo una scelta adatta per coloro che si concentrano su programmazioni statistiche, come i test statistici.

Python attrae un pubblico più ampio. La sua popolarità si traduce in una comunità più ampia, risorse diversificate e prospettive di lavoro più ampie, rendendolo più familiare per coloro che hanno esperienza nei linguaggi di programmazione generici.

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