R と Python - 本当の違い

データ分析とデータサイエンスの世界では、R と Python のどちらのプログラミング言語がより良い選択であるか疑問に思うかもしれません。

どちらも人気のあるプログラミング言語であり、それぞれに独自の長所と短所があります。それらを調べてみましょう。

したがって、R とPython のどちらを選択するかを決定することは、意欲的なデータサイエンティストとアナリストにとって同様に重要なステップです。

R と Python - 本当の違い

この記事を読み終えると、R プログラミング言語とPythonプログラミング言語の違いを理解できるようになります。この知識があれば、次のデータプロジェクトに適切なプログラミング言語を選択できるようになります。

さあ、始めましょう！

言語の概要
- R言語
- Python言語
学びやすさ
データの分析と視覚化
- データ操作
- データの視覚化
機械学習と人工知能
パフォーマンスと速度
コミュニティとサポート
- リソースの利用可能性
- 雇用市場
統合と拡張性
構文と読みやすさ
最後の言葉

言語の概要

R言語

R は、データを操作するための強力なオープンソースプログラミング言語です。データの操作と視覚化のために設計されています。R は当初、研究者や統計学者がデータを使用して堅牢な分析を行うための統計ソフトウェアとして登場しました。

R の CRAN プロジェクトにさまざまなパッケージ (tidyverse、dplyr、ggplot2など) が組み込まれたことで、データサイエンティストが大量のデータを分析するための主要なオプションになりました。

データ分析に R を使用する利点は次のとおりです。

強固なコミュニティ
統計モデリングに重点を置く
データ視覚化のための豊富なリソース

さて、 Pythonについて説明しましょう。心配しないでください。ヘビ、つまり本物のヘビについて話しているのではありません。

Python言語

Pythonは多用途のオープンソースプログラミング言語です。Python はデータサイエンス用に特別に開発されたわけではありませんが、そのシンプルさと読みやすさにより、この分野で大きな人気を得ています。

データ分析にPython を使用する利点は次のとおりです。

明確な構文により、初心者でもコードの理解と記述が容易になります。
高いレベルの拡張性を提供します
データサイエンスに特化した Python のライブラリ ( Pandas、 NumPy、Scikit-learn、SciPyなど)が増えているため、Python はデータアプリケーションの有力な選択肢となっています。さらに、SQLite のような API を使用すると、Python 内で SQL コードを作成できます。

学びやすさ

データ分析に Python と R のどちらを使用するかを決定する場合、各言語の学習の容易さを評価することが重要です。Python と R は一般に学習が簡単だと考えられていますが、どちらが自分に最適であるかは、個人の背景と願望によって異なります。

パイソン

プログラミングを始めたばかりの場合、または Java や C++ などの言語の経験がある場合、Python は新鮮な空気のように感じるかもしれません。Python は読みやすさとシンプルさで知られており、初心者にも使いやすく、さまざまなタスクに使用できます。

読みやすさとシンプルさを重視し、初心者に最適
スクリプト作成、Web 開発、データサイエンスなどのさまざまなタスクに対応する多用途の汎用プログラミング言語
豊富なドキュメント、チュートリアル、ガイド、コース
Coursera や Codecademy などの魅力的な学習プラットフォームが Python リソースを提供します

それで、Rはどうですか？

R プログラミング言語

R はデータの操作に特化して設計されており、統計の背景を持つ人にとって、より親しみやすく簡単なエクスペリエンスを提供します。

データ処理、分析、視覚化に特化してカスタマイズ
データサイエンスタスク用のライブラリとパッケージの豊富なエコシステム
広範なドキュメント、チュートリアル、ガイド、コースが利用可能です
Coursera や RStudio の公式学習リソースなどのプラットフォームで利用できる学習リソース

データの分析と視覚化

データ分析と視覚化は、生データを実用的な洞察に変換するため、意思決定プロセスにおいて重要な要素です。これらの手法を使用すると、傾向、パターン、外れ値を特定することで、企業や組織が情報に基づいた意思決定を行い、運用を最適化し、イノベーションを推進できるようになります。

このセクションでは、両方の言語のデータ操作および視覚化機能に焦点を当てます。

データ操作

どのようなデータサイエンスプロジェクトにおいても、データ操作は分析サイクルの重要な段階です。実際、ほとんどの時間は、データを分析に適した形式に変更することに費やされます。クリーニング、再形成、フィルタリングなどのタスクは不可欠であり、ここでデータ操作が登場します。

R と Python - 本当の違い

Python と R はどちらも、データを操作するためのさまざまなライブラリを提供します。

Pandas と NumPy は、データ操作によく使用される Python ライブラリです。Pandas はデータのマージ、再形成、集計を処理しますが、NumPy は配列を含む数値演算に集中します。
R プログラミング言語は、データを操作するための dplyr や Tidyr などの人気のあるTidyverseパッケージエコシステムを提供します。dplyr はデータのフィルタリング、配置、選択、変更を可能にし、tidyr はデータをクリーニングするためにワイドフォーマットとロングフォーマットの再形成を処理します。

さて、視覚化について話しましょう。

データの視覚化

データ分析のライフサイクルにおける重要な段階は、読者に長期的な影響を与える方法でデータから得られた結果を提示することです。データサイエンティストまたはアナリストとして、メッセージを効果的に伝える適切なグラフや統計を使用することが重要です。

R と Python - 本当の違い

Python と R は、洞察が詰まった強力なグラフやダッシュボードを作成できる強力な視覚化ライブラリを提供します。

Python には、Matplotlib、Seaborn、Plotly などがあります。Matplotlib は静的、アニメーション化されたインタラクティブなビジュアライゼーションを作成するための基盤を提供し、Seaborn は統計グラフィックスの作成を簡素化します。インタラクティブなプロットでは、Plotly が広く使用されているオプションです。
R には、いくつか例を挙げると、ggplot2、lattice、Shiny があります。ggplot2 は、グラフィックスの文法に基づいた非常に柔軟なグラフィックスシステムであり、一貫した基礎構造を持つ幅広いプロットを可能にします。Lattice は多変量データの視覚化に特化していますが、Shiny では視覚化を表示するためのインタラクティブな Web アプリケーションを作成できます。

データを操作するとき、Python ではより合理化された視覚化アプローチが提供されるのに対し、R では複数のパッケージとオプションが提供され、より柔軟にビジュアルを作成できることがわかります。

機械学習と人工知能についてはどうですか?

機械学習と人工知能

多くの場合、データ生成および分析タスクを合理化する機械学習モデルを構築する必要があります。

データサイエンティストは、機械学習アルゴリズムを使用して、複雑なデータ生成プロセスを一般化し、予測を行います。

Python と R の両方のプログラミング言語には、ビッグデータを使用して複雑なモデルを構築できる機械学習パッケージがロードされています。

これらの分野を深く掘り下げていくと、データ操作や反復的なタスクなどのビッグデータの処理において Python の多用途性が発揮されることがわかります。

Python はその起源がソフトウェア開発であるため、事前定義されたアルゴリズムを備えたより広範なライブラリとフレームワークを備えています。

プロジェクトに取り組むときは、言語ごとに次の点を考慮してください。

Python: TensorFlow、Keras、Scikit-learn、および PyTorch は、Python の機械学習と深層学習用の人気のあるライブラリです。この言語には、AI アプリケーション用のツールを開発する、より規模が大きく、より積極的な経験豊富なプログラマーがいます。
R:「caret」、「randomForest」、「xgboost」などのパッケージは、機械学習の目的で R で広く使用されています。R は統計モデリングと時系列分析に優れていますが、スケーラビリティと処理効率の点で劣る可能性があります。

パフォーマンスと速度について話しましょう!

パフォーマンスと速度

多くの場合、EDA の実行や、分析のパフォーマンスと速度を厳密に監視する必要のないモデルの構築に携わることになります。

ただし、他のユーザーが操作するモデルを構築する場合は、予測のパフォーマンスと速度を分析することが重要になります。大規模なプログラマーは、パフォーマンスと速度を重視します。

R と Python - 本当の違い

R と Python の間には、パフォーマンスと速度の点で顕著な違いがあります。

チェックしてみましょう。

スピード

Python は、多くのシナリオで R よりも高速に実行される傾向があります。たとえば、速度ベンチマークの比較では、Python コードは R の代替コードより 5.8 倍高速であることがわかりました。

比較をより確実にするために、ベンチマークコードを使用して、CSV ファイルを読み取り、Python と R で特定の列の平均を計算する実行時間を比較します。

Python でのコードのベンチマーク

Python でベンチマークコードを実行するには、 Jupyter Notebook (Python コードを実行するための IDE)を開き、以下のコードを実行します。

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")

上記のコードを実行すると、次の画像に示すような出力が表示されます。

R と Python - 本当の違い

R プログラミング言語のコードのベンチマーク

R でベンチマークコードを実行するには、RStudioを開いて以下のコードを実行します。

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")

上記のコードを実行すると、次の図に示すように、R が操作を実行するのにかかる時間が表示されます。

R と Python - 本当の違い

データセットの生成

Python: 0.15999 秒
R: 1.397292秒

Python は、R に比べてデータセットの生成が大幅に高速です。同じデータセットの作成に、Python では約 0.16 秒かかったのに対し、R では約 1.4 秒かかりました。

平均値の計算

Python: 0.02403 秒
R: 0.03403687 秒

特定の列の平均の計算も Python の方が速く、R では 0.034 秒かかるのに対し、約 0.024 秒かかります。

メモリ管理

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 : R は主に研究や学術界で使用されていますが、バイオテクノロジー、金融、データジャーナリズムなど、高度な統計分析を必要とする業界でも人気が高まっています。あなたのキャリアの願望がこれらの分野に一致する場合は、R を学ぶことが有益であることが証明される可能性があります。

統合と拡張性

統合と拡張性は、さまざまなツールやパッケージ間のシームレスなコラボレーションを可能にし、幅広いタスクの実行を可能にするため、データ分析において重要な役割を果たします。

R と Python - 本当の違い

強力な統合機能と拡張機能を備えた言語は、新しいテクノロジーに簡単に適応でき、データ分析プロジェクトにより包括的な機能セットを提供します。

両方の言語を比較してみましょう。

パイソン:

元々はソフトウェア開発用に設計されており、優れた統合機能とユースケースを提供します
NumPy、Pandas、Scikit-learn などの多数のライブラリで拡張性が高く、データ分析タスクにおける Python の機能を強化できます。
rpy2パッケージを使用して R コードを実行できるようにすることで、相互運用性が容易になります。

統計コンピューティングに重点を置き、Excel、CSV、SPSS などのさまざまな形式からのデータインポートに対する広範なサポートを提供します。
Rvest などの最新のパッケージを通じて Web スクレイピング機能を提供します。
Python ほど多用途ではありませんが、データ分析と視覚化のためのパッケージの豊富なエコシステムを備えています。
reticulate パッケージを使用して Python コードを実行できるようにすることで、相互運用性を有効にします。

Python について詳しくは、以下のクリップをご覧ください。

構文と読みやすさ

構文とコードの読みやすさは、学習曲線とコーディング効率に大きな影響を与える可能性があるため、データ分析用のプログラミング言語を選択する際の重要な要素です。

明確で簡潔な構文により、コードを迅速に作成でき、エラーの可能性が減ります。可読性が高いと、あなたや他の人がコードを理解し、管理することが容易になり、より効果的なコラボレーションに貢献します。

R と Python - 本当の違い

Python と R の主な構文の違いは次のとおりです。

変数への値の代入

Python では、変数への値の代入は簡単です。変数に値を割り当てるには、等号を使用するだけです。

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

Python はそのシンプルでクリーンな構文で知られており、これがスムーズな学習曲線に貢献しています。

一方、R は代入演算子 ( <-) を使用して変数に値を代入します。

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

この構文は統計分析タスクに適しており、コードの柔軟性が向上します。

インデックス作成

Python ではゼロベースのインデックスが使用され、最初の要素はインデックス 0 になります。このアプローチは多くのプログラミング言語で一般的であり、プログラミング経験のある人にとっては馴染み深いかもしれません。

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)

出力

R と Python - 本当の違い

対照的に、R は 1 ベースのインデックス付けを採用しており、最初の要素はインデックス 1 になります。このインデックス付けシステムは、人間が通常行う数え方と一致する直感的な性質のため、統計学者や研究者によく好まれます。

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")

出力

R と Python - 本当の違い