R Vs Python - As Diferenças Reais

No mundo da análise de dados e da ciência de dados, você pode estar se perguntando qual linguagem de programação é a melhor escolha, R ou Python?

Bem, ambas são linguagens de programação populares, cada uma com seus pontos fortes e fracos. Vamos explorá-los.

Portanto, decidir se deve escolher R ou Python é uma etapa importante para aspirantes a cientistas de dados e analistas.

Depois de ler o artigo, você terá aprendido as diferenças entre as linguagens de programação R e Python . Equipado com esse conhecimento, você poderá escolher uma linguagem de programação apropriada para seu próximo projeto de dados.

Vamos entrar nisso!

Índice

• Visão geral do idioma
  • Linguagem R
  • Linguagem Python
• Facilidade de Aprendizagem
• Análise e visualização de dados
  • Manipulação de dados
  • Visualização de dados
• Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial
• Desempenho e velocidade
  • Velocidade
  • Gerenciamento de memória
  • Eficiência do código
• Comunidade e suporte
  • Disponibilidade de Recursos
  • Mercado de trabalho
• Integração e Extensibilidade
• Sintaxe e legibilidade
  • Atribuindo valores a variáveis
  • indexação
  • Carregando e importando bibliotecas
• A Palavra Final

Visão geral do idioma

Linguagem R

R é uma poderosa linguagem de programação de código aberto para trabalhar com dados. Ele é projetado para manipulação e visualização de dados. R surgiu inicialmente como um software estatístico para pesquisadores e estatísticos fazerem análises robustas usando dados.

Com a inclusão de diferentes pacotes sob o projeto CRAN em R (como , dplyr e ggplot2 ), tornou-se uma opção líder para os cientistas de dados analisarem grandes quantidades de dados.

Algumas vantagens de usar R para análise de dados incluem:

• Comunidade robusta
• Um grande foco na modelagem estatística
• Amplos recursos para visualização de dados

Agora vamos explicar o Python , não se preocupe, não estamos falando de uma cobra, bem, de uma cobra real.

Linguagem Python

Python é uma linguagem de programação versátil e de código aberto. Embora não tenha sido desenvolvido especificamente para ciência de dados, o Python ganhou popularidade significativa nesse campo devido à sua simplicidade e legibilidade.

Algumas vantagens de usar Python para análise de dados são:

• Sintaxe clara, que facilita a compreensão e a escrita do código, mesmo para iniciantes.
• Oferece um alto nível de escalabilidade
• As crescentes bibliotecas do Python especificamente para ciência de dados (como Pandas , NumPy, Scikit-learn e SciPy ) o tornam uma escolha obrigatória para aplicativos de dados. Além disso, APIs como o SQLite permitem que você escreva código SQL dentro do Python.

Facilidade de Aprendizagem

Ao decidir entre Python e R para análise de dados, é crucial avaliar a facilidade de aprender cada linguagem. Embora Python e R sejam geralmente considerados fáceis de aprender, o mais adequado para você depende de sua formação e aspirações pessoais.

Pitão

Se você está apenas começando a programar ou tem alguma experiência em linguagens como Java ou C++, o Python pode parecer uma lufada de ar fresco. Conhecido por sua legibilidade e simplicidade, Python é amigável para iniciantes e pode ser usado para uma variedade de tarefas.

• Enfatiza a legibilidade e simplicidade, ideal para iniciantes
• Linguagem de programação de uso geral versátil para diversas tarefas, como scripts, desenvolvimento da Web e ciência de dados
• Uma abundância de documentação, tutoriais, guias e cursos
• Plataformas de aprendizagem envolventes como Coursera e Codecademy oferecem recursos Python

Então, e o R?

Linguagem de Programação R

O R foi projetado especificamente para trabalhar com dados e oferece uma experiência mais familiar e direta para alguém com experiência em estatística.

• Adaptado especificamente para processamento, análise e visualização de dados
• Um rico ecossistema de bibliotecas e pacotes para tarefas de ciência de dados
• Extensa documentação, tutoriais, guias e cursos estão disponíveis
• Recursos de aprendizado disponíveis em plataformas como Coursera e os recursos oficiais de aprendizado do RStudio

Análise e visualização de dados

A análise e a visualização de dados são componentes cruciais no processo de tomada de decisão, pois transformam dados brutos em insights acionáveis. Ao identificar tendências, padrões e discrepâncias, essas técnicas permitem que empresas e organizações tomem decisões informadas, otimizem as operações e impulsionem a inovação.

Esta seção enfoca os recursos de manipulação e visualização de dados de ambas as linguagens.

Manipulação de dados

Em qualquer projeto de ciência de dados, a manipulação de dados é uma etapa importante do ciclo analítico. Na verdade, a maior parte do seu tempo é dedicada à alteração dos dados para um formato adequado à sua análise. Tarefas como limpeza, remodelação e filtragem são essenciais, e é aí que entra a manipulação de dados.

Tanto o Python quanto o R oferecem uma variedade de bibliotecas para manipular dados:

• Pandas e NumPy são bibliotecas Python comumente usadas para manipulação de dados. Os Pandas lidam com a fusão, remodelação e agregação de dados, enquanto o NumPy se concentra em operações numéricas envolvendo arrays .
• A linguagem de programação R oferece o popular ecossistema de pacotes de ordenação , incluindo dplyr e arrumado, para manipular dados. O dplyr permite filtrar, organizar, selecionar e modificar dados, enquanto orindyr lida com a remodelação de formatos largos e longos para limpeza de dados.

Agora, vamos falar sobre visualização.

Visualização de dados

Uma etapa importante no ciclo de vida da análise de dados é apresentar as descobertas dos dados de uma forma que tenha um impacto duradouro nos leitores. Como cientista ou analista de dados, é crucial usar gráficos e estatísticas apropriados que comuniquem sua mensagem com eficácia.

Python e R oferecem bibliotecas de visualização poderosas que permitem criar gráficos e painéis poderosos repletos de insights.

• Python tem Matplotlib, Seaborn e Plotly, entre outros. O Matplotlib fornece uma base para a criação de visualizações estáticas, animadas e interativas, enquanto o Seaborn simplifica a criação de gráficos estatísticos. Para gráficos interativos, Plotly é uma opção amplamente utilizada.
• R tem ggplot2, lattice e Shiny, para citar alguns. O ggplot2 é um sistema gráfico altamente flexível baseado na Gramática de Gráficos, permitindo uma ampla gama de gráficos com uma estrutura subjacente consistente. O Lattice é especializado na visualização de dados multivariados, enquanto o Shiny permite a criação de aplicativos da Web interativos para exibir suas visualizações.

Ao trabalhar com dados, você perceberá que o Python oferece uma abordagem mais simplificada para visualização, enquanto o R fornece vários pacotes e opções, permitindo maior flexibilidade na criação de recursos visuais.

E o aprendizado de máquina e a inteligência artificial?

Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial

Frequentemente, você será solicitado a criar modelos de aprendizado de máquina que simplificam as tarefas de geração e análise de dados.

Os cientistas de dados usam algoritmos de aprendizado de máquina para generalizar processos complexos de geração de dados e fazer previsões.

As linguagens de programação Python e R são carregadas com pacotes de aprendizado de máquina que permitem construir modelos complexos usando big data.

À medida que você se aprofundar nesses campos, descobrirá que a versatilidade do Python se destaca ao lidar com big data, como manipulação de dados e tarefas repetitivas.

Devido às suas origens no desenvolvimento de software, o Python possui bibliotecas e estruturas mais extensas com algoritmos predefinidos.

Ao trabalhar em seus projetos, considere os seguintes aspectos para cada idioma:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn e PyTorch são bibliotecas populares para aprendizado de máquina e aprendizado profundo em Python. Essa linguagem tem programadores experientes maiores e mais ativos desenvolvendo ferramentas para aplicativos de IA.
• R: Pacotes como 'caret', 'randomForest' e 'xgboost' são amplamente usados ​​em R para fins de aprendizado de máquina. R se destaca em modelagem estatística e análise de séries temporais, mas pode ficar aquém em termos de escalabilidade e eficiência de processamento.

Vamos falar de desempenho e velocidade!

Desempenho e velocidade

Freqüentemente, você estará envolvido na execução de EDA e na construção de modelos que não exigem que você fique de olho no desempenho e na velocidade de suas análises.

No entanto, ao construir modelos com os quais outros usuários interagem, torna-se crucial analisar o desempenho e a velocidade das previsões. Os programadores de larga escala colocam uma forte ênfase no desempenho e na velocidade.

Existem diferenças notáveis ​​entre R e Python em termos de desempenho e velocidade.

Vamos dar uma olhada.

Velocidade

O Python tende a ter um desempenho mais rápido que o R em muitos cenários. Por exemplo, em uma comparação de benchmark de velocidade, o código Python foi 5,8 vezes mais rápido que a alternativa R.

Para tornar nossa comparação mais sólida, usaremos um código de benchmarking para comparar o tempo de execução para ler um arquivo CSV e calcular a média de uma coluna específica em Python e R.

Código de referência em Python

Para executar o código de benchmarking em Python, abra o Jupyter Notebook (um IDE para executar o código Python) e execute o código abaixo:

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")

Depois de executar o código acima, você verá a saída conforme a imagem abaixo:

Código de benchmarking na linguagem de programação R

Para executar o código de benchmarking em R, abra o RStudio e execute o código abaixo:

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")

Após rodar o código acima, você vê o tempo que o R leva para realizar as operações conforme a imagem abaixo:

Geração de conjunto de dados

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

O Python é significativamente mais rápido na geração do conjunto de dados em comparação com o R. O Python levou cerca de 0,16 segundos, enquanto o R levou aproximadamente 1,4 segundos para criar o mesmo conjunto de dados.

Cálculo da média

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

O Python também é mais rápido no cálculo da média de uma coluna específica, levando cerca de 0,024 segundos, enquanto o R leva 0,034 segundos.

Gerenciamento de memória

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 : Embora o R seja usado principalmente em pesquisa e academia, ele está ganhando popularidade em setores que exigem análises estatísticas avançadas, como biotecnologia, finanças e jornalismo de dados. Se suas aspirações de carreira estiverem alinhadas com esses campos, aprender R pode ser benéfico.

Integração e Extensibilidade

A integração e a extensibilidade desempenham um papel crucial na análise de dados porque permitem a colaboração perfeita entre diferentes ferramentas e pacotes, permitindo que você execute uma ampla gama de tarefas.

Uma linguagem com fortes recursos de integração e extensibilidade pode se adaptar facilmente a novas tecnologias e oferecer um conjunto mais abrangente de funcionalidades para seus projetos de análise de dados.

Vamos comparar os dois idiomas.

Pitão:

• Originalmente projetado para desenvolvimento de software, oferecendo excelentes recursos de integração e casos de uso
• Altamente extensível com várias bibliotecas, como NumPy, Pandas e Scikit-learn, que podem aprimorar a funcionalidade do Python em tarefas de análise de dados.
• Facilita a interoperabilidade permitindo que você execute o código R usando o pacote rpy2 .

R:

• Focado em computação estatística, fornecendo amplo suporte para importação de dados de vários formatos como Excel, CSV e SPSS.
• Oferece recursos de web scraping por meio de pacotes modernos como Rvest.
• Embora não seja tão versátil quanto o Python, ele possui um rico ecossistema de pacotes para análise e visualização de dados.
• Habilita a interoperabilidade permitindo que você execute o código Python usando o pacote reticulate.

Confira o clipe abaixo para saber mais sobre o Python.

Sintaxe e legibilidade

A sintaxe e a legibilidade do código são fatores essenciais ao escolher uma linguagem de programação para análise de dados, pois podem afetar significativamente sua curva de aprendizado e eficiência de codificação.

A sintaxe clara e concisa permite escrever código rapidamente e reduz a probabilidade de erros. A boa legibilidade torna mais fácil para você e outras pessoas entender e manter seu código, contribuindo para uma colaboração mais eficaz.

Algumas das principais diferenças de sintaxe entre Python e R são:

Atribuindo valores a variáveis

Em Python, atribuir valores a variáveis ​​é simples. Você simplesmente usa o sinal de igual para atribuir valores às variáveis.

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

O Python é conhecido por sua sintaxe simples e limpa, o que contribui para sua curva de aprendizado suave.

Por outro lado, R usa o operador de atribuição ( <-) para atribuir valores a variáveis.

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

Essa sintaxe é adequada para tarefas de análise estatística, fornecendo mais flexibilidade no código.

indexação

Python utiliza indexação baseada em zero, onde o primeiro elemento está no índice 0. Essa abordagem é comum em muitas linguagens de programação e pode ser mais familiar para aqueles com experiência em programação.

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)

Saída

Em contraste, R adota indexação baseada em um, onde o primeiro elemento está no índice 1. Este sistema de indexação é frequentemente preferido por estatísticos e pesquisadores devido à sua natureza intuitiva, alinhando-se com a forma como os humanos normalmente contam.

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")

Saída

Carregando e importando bibliotecas

Para importar bibliotecas em Python, você usa a importpalavra-chave. Esse método simples e consistente facilita a integração de funcionalidades adicionais em seu código Python.

Python:
import numpy as np

R requer a libraryfunção para carregar bibliotecas. A sintaxe é diferente, mas tem a mesma função import do Python.

R:
library(stats)

A Palavra Final

Ao comparar R e Python, cada linguagem oferece pontos fortes exclusivos adequados para várias tarefas de análise de dados. Para decidir qual idioma escolher, considere seus objetivos, histórico e preferências.

O R oferece experiências especializadas com pacotes extensos para manipulação e visualização de dados, tornando-o uma escolha adequada para aqueles focados em programações estatísticas, como testes estatísticos.

Python atrai um público mais amplo. Sua popularidade resulta em uma comunidade maior, diversos recursos e perspectivas de trabalho mais amplas, tornando-o mais familiar para aqueles com experiência em linguagens de programação de uso geral.

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