R 대 Python - 실제 차이점

데이터 분석 및 데이터 과학의 세계에서 R 또는 Python 중 어떤 프로그래밍 언어가 더 나은 선택인지 궁금할 수 있습니다.

둘 다 인기 있는 프로그래밍 언어이며 각각 고유한 장단점이 있습니다. 그들을 탐구하자.

따라서 R 또는 Python을 선택할지 여부를 결정하는 것은 야심찬 데이터 과학자와 분석가 모두에게 중요한 단계입니다 .

기사를 살펴본 후 R과 Python 프로그래밍 언어 의 차이점을 배웠을 것입니다 . 이 지식을 갖추면 다음 데이터 프로젝트에 적합한 프로그래밍 언어를 선택할 수 있습니다.

그것에 들어가자!

목차

• 언어 개요
  • R 언어
  • 파이썬 언어
• 학습 용이성
• 데이터 분석 및 시각화
  • 데이터 조작
  • 데이터 시각화
• 기계 학습 및 인공 지능
• 성능 및 속도
  • 속도
  • 메모리 관리
  • 코드 효율성
• 커뮤니티 및 지원
  • 자원의 가용성
  • 인력 시장
• 통합 및 확장성
• 구문 및 가독성
  • 변수에 값 할당
  • 인덱싱
  • 라이브러리 로드 및 가져오기
• 최후의 말

언어 개요

R 언어

R은 데이터 작업을 위한 강력한 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 데이터 조작 및 시각화를 위해 설계되었습니다. R은 처음에 연구자와 통계학자가 데이터를 사용하여 강력한 분석을 수행할 수 있는 통계 소프트웨어로 등장했습니다.

R의 CRAN 프로젝트 아래에 다양한 패키지(예: tidyverse, dplyr 및 ggplot2 ) 가 포함되면서 데이터 과학자가 대량의 데이터를 분석할 수 있는 주요 옵션이 되었습니다.

데이터 분석에 R을 사용하면 다음과 같은 몇 가지 이점이 있습니다.

• 강력한 커뮤니티
• 통계 모델링에 중점을 둡니다.
• 데이터 시각화를 위한 광범위한 리소스

이제 Python에 대해 설명하겠습니다 . 걱정하지 마세요. 우리는 뱀에 대해 말하는 것이 아닙니다. 음, 실제 뱀입니다.

파이썬 언어

Python 은 다목적 오픈 소스 프로그래밍 언어입니다. 데이터 과학을 위해 특별히 개발된 것은 아니지만 Python은 단순성과 가독성으로 인해 이 분야에서 상당한 인기를 얻었습니다.

데이터 분석에 Python을 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

• 명확한 구문으로 초보자도 쉽게 코드를 이해하고 작성할 수 있습니다.
• 높은 수준의 확장성 제공
• 특히 데이터 과학을 위해 Python의 성장하는 라이브러리(예: Pandas , NumPy, Scikit-learn 및 SciPy )는 데이터 애플리케이션을 위한 최고의 선택입니다. 또한 SQLite와 같은 API를 사용하면 Python 내에서 SQL 코드를 작성할 수 있습니다.

학습 용이성

데이터 분석을 위해 Python과 R 중 하나를 결정할 때 각 언어를 얼마나 쉽게 배울 수 있는지 평가하는 것이 중요합니다. Python과 R은 일반적으로 배우기 쉬운 것으로 간주되지만 귀하에게 가장 적합한 것은 귀하의 개인적 배경과 열망에 달려 있습니다.

파이썬

프로그래밍을 이제 막 시작했거나 Java 또는 C++와 같은 언어에 대한 경험이 있는 경우 Python이 신선한 공기처럼 느껴질 수 있습니다. 가독성과 단순성으로 유명한 Python은 초보자에게 친숙하며 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

• 가독성과 단순성을 강조하여 초보자에게 적합
• 스크립팅, 웹 개발 및 데이터 과학과 같은 다양한 작업을 위한 다목적 범용 프로그래밍 언어
• 풍부한 문서, 자습서, 가이드 및 코스
• Coursera 및 Codecademy와 같은 매력적인 학습 플랫폼은 Python 리소스를 제공합니다.

그렇다면 R은 어떨까요?

R 프로그래밍 언어

R은 데이터 작업을 위해 특별히 설계되었으며 통계에 대한 배경 지식이 있는 사람에게 더 친숙하고 간단한 경험을 제공합니다.

• 데이터 처리, 분석 및 시각화를 위해 특별히 맞춤화됨
• 데이터 과학 작업을 위한 라이브러리 및 패키지의 풍부한 생태계
• 광범위한 문서, 자습서, 가이드 및 과정을 사용할 수 있습니다.
• Coursera 및 RStudio의 공식 학습 리소스와 같은 플랫폼에서 사용할 수 있는 학습 리소스

데이터 분석 및 시각화

데이터 분석 및 시각화는 원시 데이터를 실행 가능한 통찰력으로 변환하기 때문에 의사 결정 프로세스에서 중요한 구성 요소입니다. 추세, 패턴 및 이상값을 식별함으로써 이러한 기술을 통해 기업과 조직은 정보에 입각한 결정을 내리고 운영을 최적화하며 혁신을 주도할 수 있습니다.

이 섹션에서는 두 언어의 데이터 조작 및 시각화 기능에 중점을 둡니다.

데이터 조작

모든 데이터 과학 프로젝트에서 데이터 조작은 분석 주기의 중요한 단계입니다. 실제로 대부분의 시간은 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변경하는 데 사용됩니다. 정리, 재구성 및 필터링과 같은 작업이 필수적이며 여기에서 데이터 조작이 시작됩니다.

Python과 R 모두 데이터를 조작하기 위한 다양한 라이브러리를 제공합니다.

• Pandas와 NumPy는 데이터 조작에 일반적으로 사용되는 Python 라이브러리입니다. Pandas는 데이터 병합, 재구성 및 집계를 처리하는 반면 NumPy는 배열과 관련된 수치 연산에 집중합니다 .
• R 프로그래밍 언어는 dplyr 및 tidyr를 포함하여 널리 사용되는 tidyverse 패키지 에코시스템을 제공하여 데이터를 조작합니다. dplyr는 데이터 필터링, 정렬, 선택 및 변형을 허용하는 반면 tidyr는 데이터 정리를 위해 넓고 긴 형식의 재구성을 처리합니다.

이제 시각화에 대해 이야기해 봅시다.

데이터 시각화

데이터 분석 수명 주기의 중요한 단계는 독자에게 오래 지속되는 영향을 미치는 방식으로 데이터에서 찾은 결과를 제시하는 것입니다. 데이터 과학자 또는 분석가로서 메시지를 효과적으로 전달하는 적절한 그래프와 통계를 사용하는 것이 중요합니다.

Python과 R은 통찰력이 가득한 강력한 그래프와 대시보드를 만들 수 있는 강력한 시각화 라이브러리를 제공합니다.

• Python에는 Matplotlib, Seaborn 및 Plotly가 있습니다. Matplotlib는 정적, 애니메이션 및 대화형 시각화를 생성하기 위한 기반을 제공하는 반면 Seaborn은 통계 그래픽 생성을 단순화합니다. 대화식 플롯의 경우 Plotly가 널리 사용되는 옵션입니다.
• R에는 ggplot2, 격자, Shiny 등이 있습니다. ggplot2는 그래픽의 문법을 기반으로 하는 매우 유연한 그래픽 시스템으로 일관된 기본 구조로 광범위한 플롯을 가능하게 합니다. Lattice는 다변량 데이터 시각화를 전문으로 하는 반면 Shiny는 시각화를 표시하기 위한 대화형 웹 애플리케이션을 만들 수 있습니다.

데이터로 작업할 때 Python이 시각화에 대한 보다 간소화된 접근 방식을 제공하는 반면 R은 시각적 개체를 만드는 데 더 큰 유연성을 제공하는 여러 패키지와 옵션을 제공한다는 사실을 알게 될 것입니다.

기계 학습과 인공 지능은 어떻습니까?

기계 학습 및 인공 지능

종종 데이터 생성 및 분석 작업을 간소화하는 기계 학습 모델을 구축해야 합니다.

데이터 과학자는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 복잡한 데이터 생성 프로세스를 일반화하고 예측합니다.

Python 및 R 프로그래밍 언어에는 빅 데이터를 사용하여 복잡한 모델을 구축할 수 있는 머신 러닝 패키지가 탑재되어 있습니다.

이 분야에 더 깊이 들어가면 데이터 조작 및 반복 작업과 같은 빅 데이터 처리에서 Python의 다재다능함이 빛을 발한다는 것을 알게 될 것입니다.

소프트웨어 개발의 기원으로 인해 Python에는 미리 정의된 알고리즘이 포함된 보다 광범위한 라이브러리와 프레임워크가 있습니다.

프로젝트에서 작업할 때 각 언어에 대해 다음 측면을 고려하십시오.

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn 및 PyTorch는 Python의 머신 러닝 및 딥 러닝에 널리 사용되는 라이브러리입니다. 이 언어에는 AI 응용 프로그램용 도구를 개발하는 더 크고 활동적인 숙련된 프로그래머가 있습니다.
• R: 'caret', 'randomForest' 및 'xgboost'와 같은 패키지는 기계 학습 목적으로 R에서 널리 사용됩니다. R은 통계 모델링 및 시계열 분석에 탁월하지만 확장성 및 처리 효율성 측면에서 부족할 수 있습니다.

성능과 속도에 대해 이야기해 봅시다!

성능 및 속도

종종 분석의 성능과 속도를 엄격히 주시할 필요가 없는 EDA 수행 및 모델 구축에 참여하게 됩니다.

그러나 다른 사용자가 상호 작용하는 모델을 구축할 때 성능과 예측 속도를 분석하는 것이 중요해집니다. 대규모 프로그래머는 성능과 속도에 중점을 둡니다.

성능과 속도 측면에서 R과 Python 사이에는 눈에 띄는 차이점이 있습니다.

확인해 봅시다.

속도

Python은 많은 시나리오에서 R보다 빠르게 수행되는 경향이 있습니다. 예를 들어, 속도 벤치마크 비교에서 Python 코드는 R 대안보다 5.8배 더 빠른 것으로 나타났습니다.

비교를 더 확실하게 하기 위해 Python과 R에서 CSV 파일을 읽고 특정 열의 평균을 계산하기 위한 실행 시간을 벤치마킹 코드를 사용하여 비교합니다.

Python의 벤치마킹 코드

Python에서 벤치마킹 코드를 실행하려면 Jupyter Notebook (Python 코드 실행을 위한 IDE)을 열고 아래 제공된 코드를 실행합니다.

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")

위의 코드를 실행하면 아래 이미지와 같이 출력이 표시됩니다.

R 프로그래밍 언어의 벤치마킹 코드

R에서 벤치마킹 코드를 실행하려면 RStudio를 열고 아래 코드를 실행하십시오.

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")

위의 코드를 실행한 후 아래 이미지와 같이 R이 작업을 수행하는 데 걸리는 시간을 확인할 수 있습니다.

데이터 세트 생성

• 파이썬: 0.15999초
• R: 1.397292초

Python은 R에 비해 데이터 세트를 생성하는 데 훨씬 빠릅니다. Python은 약 0.16초가 걸렸지만 R은 동일한 데이터 세트를 만드는 데 약 1.4초가 걸렸습니다.

평균 계산

• 파이썬: 0.02403초
• R: 0.03403687초

R은 0.034초가 걸리는 반면 Python은 특정 열의 평균을 계산하는 데 더 빠릅니다. 약 0.024초가 걸립니다.

메모리 관리

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 : R은 주로 연구 및 학계에서 사용되지만, 생명공학, 금융, 데이터 저널리즘과 같이 고급 통계 분석이 필요한 산업에서 인기를 얻고 있습니다. 경력에 대한 열망이 이러한 분야와 일치한다면 R을 배우는 것이 도움이 될 수 있습니다.

통합 및 확장성

통합 및 확장성은 다양한 도구와 패키지 간의 원활한 협업을 허용하여 광범위한 작업을 수행할 수 있기 때문에 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다.

강력한 통합 및 확장성 기능을 갖춘 언어는 새로운 기술에 쉽게 적응하고 데이터 분석 프로젝트를 위한 보다 포괄적인 기능 세트를 제공할 수 있습니다.

두 언어를 비교해 봅시다.

파이썬:

• 원래 소프트웨어 개발용으로 설계되어 뛰어난 통합 기능과 사용 사례를 제공합니다.
• 데이터 분석 작업에서 Python의 기능을 향상시킬 수 있는 NumPy, Pandas 및 Scikit-learn과 같은 수많은 라이브러리로 확장성이 뛰어납니다.
• rpy2 패키지를 사용하여 R 코드를 실행할 수 있도록 하여 상호 운용성을 촉진합니다 .

아르 자형:

• Excel, CSV 및 SPSS와 같은 다양한 형식의 데이터 가져오기에 대한 광범위한 지원을 제공하는 통계 컴퓨팅에 중점을 둡니다.
• Rvest와 같은 최신 패키지를 통해 웹 스크래핑 기능을 제공합니다.
• Python만큼 다재다능하지는 않지만 데이터 분석 및 시각화를 위한 패키지 생태계가 풍부합니다.
• reticulate 패키지를 사용하여 Python 코드를 실행할 수 있도록 하여 상호 운용성을 활성화합니다.

Python에 대해 자세히 알아보려면 아래 클립을 확인하세요.

구문 및 가독성

구문 및 코드 가독성은 학습 곡선 및 코딩 효율성에 상당한 영향을 미칠 수 있으므로 데이터 분석을 위한 프로그래밍 언어를 선택할 때 필수적인 요소입니다.

명확하고 간결한 구문을 사용하면 코드를 빠르게 작성하고 오류 가능성을 줄일 수 있습니다. 가독성이 좋아 귀하와 다른 사람들이 코드를 더 쉽게 이해하고 유지 관리할 수 있으므로 보다 효과적인 공동 작업에 기여할 수 있습니다.

Python과 R의 주요 구문 차이점 중 일부는 다음과 같습니다.

변수에 값 할당

Python에서 변수에 값을 할당하는 것은 간단합니다. 단순히 등호를 사용하여 변수에 값을 할당합니다.

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

Python은 순조로운 학습 곡선에 기여하는 간단하고 깨끗한 구문으로 유명합니다.

반면에 R은 할당 연산자( <-)를 사용하여 변수에 값을 할당합니다.

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

이 구문은 통계 분석 작업에 적합하며 코드에 더 많은 유연성을 제공합니다.

인덱싱

Python은 첫 번째 요소가 인덱스 0에 있는 0부터 시작하는 인덱싱을 사용합니다. 이 접근 방식은 많은 프로그래밍 언어에서 일반적이며 프로그래밍 경험이 있는 사용자에게 더 친숙할 수 있습니다.

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)

산출

대조적으로, R은 첫 번째 요소가 인덱스 1인 1-기반 인덱싱을 채택합니다. 이 인덱싱 시스템은 인간이 일반적으로 계산하는 방식과 일치하는 직관적인 특성으로 인해 통계학자와 연구자가 선호하는 경우가 많습니다.

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")

산출

라이브러리 로드 및 가져오기

Python에서 라이브러리를 가져오려면 키워드를 사용합니다 import. 이 간단하고 일관된 방법을 사용하면 추가 기능을 Python 코드에 쉽게 통합할 수 있습니다.

Python:
import numpy as np

R에는 library라이브러리를 로드하는 기능이 필요합니다. 구문은 다르지만 Python에서와 동일한 기능을 합니다 import .

R:
library(stats)

최후의 말

R과 Python을 비교할 때 각 언어는 다양한 데이터 분석 작업에 적합한 고유한 강점을 제공합니다. 선택할 언어를 결정하려면 목표, 배경 및 선호도를 고려하십시오.

R은 데이터 조작 및 시각화를 위한 광범위한 패키지로 전문화된 경험을 제공하므로 통계 테스트와 같은 통계 프로그래밍에 중점을 둔 사람들에게 적합한 선택입니다.

Python은 더 많은 청중을 끌어들입니다. 그 인기는 더 큰 커뮤니티, 다양한 자원, 더 넓은 직업 전망으로 이어져 범용 프로그래밍 언어 경험이 있는 사람들에게 더 친숙해집니다.

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