R Vs Python - Diferențele reale

În lumea analizei datelor și a științei datelor, s-ar putea să vă întrebați care limbaj de programare este alegerea mai bună, R sau Python?

Ei bine, ambele sunt limbaje de programare populare, fiecare având propriile puncte forte și puncte slabe. Să le explorăm.

Deci, a decide dacă să alegeți R sau Python este un pas important atât pentru cercetătorii de date, cât și pentru analiștii aspiranți.

După ce parcurgeți articolul, veți fi învățat diferențele dintre limbajele de programare R și Python . Dotat cu aceste cunoștințe, vei putea alege un limbaj de programare adecvat pentru următorul tău proiect de date.

Să intrăm în ea!

Cuprins

• Prezentare generală a limbii
  • Limba R
  • Limbajul Python
• Ușurința de a învăța
• Analiza și vizualizarea datelor
  • Manipulare de date
  • Vizualizarea datelor
• Învățare automată și inteligență artificială
• Performanță și viteză
  • Viteză
  • Gestionarea memoriei
  • Eficiența codului
• Comunitate și suport
  • Disponibilitatea resurselor
  • Piața locurilor de muncă
• Integrare și Extensibilitate
• Sintaxă și lizibilitate
  • Atribuirea de valori variabilelor
  • Indexarea
  • Încărcarea și importarea bibliotecilor
• Cuvântul Final

Prezentare generală a limbii

Limba R

R este un limbaj de programare open-source puternic pentru lucrul cu date. Este conceput pentru manipularea și vizualizarea datelor. R a apărut inițial ca un software statistic pentru cercetători și statisticieni pentru a face analize solide folosind date.

Odată cu includerea diferitelor pachete în cadrul proiectului CRAN în R (cum ar fi tidyverse, dplyr și ggplot2 ), a devenit o opțiune principală pentru oamenii de știință de date pentru a analiza cantități mari de date.

Unele avantaje ale utilizării R pentru analiza datelor includ:

• Comunitate robustă
• Un accent mare pe modelarea statistică
• Resurse extinse pentru vizualizarea datelor

Acum să explicăm Python , nu vă faceți griji, nu vorbim despre un șarpe, ei bine, unul adevărat.

Limbajul Python

Python este un limbaj de programare versatil, open-source. Deși nu a fost dezvoltat special pentru știința datelor, Python a câștigat o popularitate semnificativă în acest domeniu datorită simplității și lizibilității sale.

Câteva avantaje ale utilizării Python pentru analiza datelor sunt:

• Sintaxă clară, care facilitează înțelegerea și scrierea codului, chiar și pentru începători.
• Oferă un nivel ridicat de scalabilitate
• Bibliotecile Python în creștere, special pentru știința datelor (cum ar fi Pandas , NumPy, Scikit-learn și SciPy ) îl fac o alegere de preferat pentru aplicațiile de date. În plus, API-uri precum SQLite vă permit să scrieți cod SQL în Python.

Ușurința de a învăța

Când decideți între Python și R pentru analiza datelor, este crucial să evaluați cât de ușor este să învățați fiecare limbă. Deși Python și R sunt în general considerate ușor de învățat, cea mai potrivită pentru tine se bazează pe mediul și aspirațiile tale personale.

Piton

Dacă abia începi cu programarea sau ai ceva experiență în limbaje precum Java sau C++, Python s-ar putea simți ca o gură de aer proaspăt. Cunoscut pentru lizibilitatea și simplitatea sa, Python este prietenos pentru începători și poate fi folosit pentru o varietate de sarcini.

• Subliniază lizibilitatea și simplitatea, ideală pentru începători
• Limbajul de programare versatil de uz general pentru diverse sarcini, cum ar fi scripting, dezvoltare web și știința datelor
• O abundență de documentație, tutoriale, ghiduri și cursuri
• Platformele de învățare captivante precum Coursera și Codecademy oferă resurse Python

Deci, ce zici de R?

R limbaj de programare

R este conceput special pentru lucrul cu date și oferă o experiență mai familiară și mai simplă pentru cineva cu experiență în statistici.

• Adaptat special pentru prelucrarea datelor, analiză și vizualizare
• Un ecosistem bogat de biblioteci și pachete pentru sarcini de știință a datelor
• Sunt disponibile documentații extinse, tutoriale, ghiduri și cursuri
• Resurse de învățare disponibile pe platforme precum Coursera și resursele oficiale de învățare ale RStudio

Analiza și vizualizarea datelor

Analiza și vizualizarea datelor sunt componente esențiale în procesul de luare a deciziilor, deoarece transformă datele brute în informații utile. Prin identificarea tendințelor, modelelor și valorii aberante, aceste tehnici permit companiilor și organizațiilor să ia decizii informate, să optimizeze operațiunile și să stimuleze inovația.

Această secțiune se concentrează pe manipularea datelor și capacitățile de vizualizare ale ambelor limbi.

Manipulare de date

În orice proiect de știință a datelor, manipularea datelor este o etapă importantă a ciclului de analiză. De fapt, cea mai mare parte a timpului tău este dedicat schimbării datelor într-o formă adecvată analizei tale. Sarcini precum curățarea, remodelarea și filtrarea sunt esențiale și aici intervine manipularea datelor.

Atât Python, cât și R oferă o serie de biblioteci pentru a manipula datele:

• Pandas și NumPy sunt biblioteci Python utilizate în mod obișnuit pentru manipularea datelor. Pandas se ocupă cu îmbinarea, remodelarea și agregarea datelor, în timp ce NumPy se concentrează pe operațiunile numerice care implică matrice .
• Limbajul de programare R oferă ecosistemul popular de pachete tidyverse , inclusiv dplyr și tidyr, pentru a manipula datele. dplyr permite filtrarea, aranjarea, selectarea și mutarea datelor, în timp ce tidyr se ocupă de remodelarea formatelor largi și lungi pentru curățarea datelor.

Acum, să vorbim despre vizualizare.

Vizualizarea datelor

O etapă importantă a ciclului de viață a analizei datelor este prezentarea constatărilor din date într-un mod care are un impact de lungă durată asupra cititorilor. În calitate de cercetător de date sau de analist, este esențială utilizarea graficelor și statisticilor adecvate care să comunice eficient mesajul dvs.

Python și R oferă biblioteci de vizualizare puternice care vă permit să creați grafice și tablouri de bord puternice pline de informații.

• Python are Matplotlib, Seaborn și Plotly, printre altele. Matplotlib oferă o bază pentru crearea de vizualizări statice, animate și interactive, în timp ce Seaborn simplifică crearea de grafice statistice. Pentru parcelele interactive, Plotly este o opțiune utilizată pe scară largă.
• R are ggplot2, lattice și Shiny, pentru a numi câteva. ggplot2 este un sistem grafic extrem de flexibil bazat pe Gramatica Graficii, care permite o gamă largă de diagrame cu o structură subiacentă consistentă. Lattice este specializată în vizualizarea datelor multivariate, în timp ce Shiny permite crearea de aplicații web interactive pentru afișarea vizualizărilor dvs.

Când lucrați cu date, veți realiza că Python oferă o abordare mai raționalizată a vizualizării, în timp ce R oferă mai multe pachete și opțiuni, permițând o mai mare flexibilitate în crearea imaginilor.

Dar învățarea automată și inteligența artificială?

Învățare automată și inteligență artificială

Adesea, vi se va cere să construiți modele de învățare automată care simplifică generarea de date și sarcinile de analiză.

Oamenii de știință de date folosesc algoritmi de învățare automată pentru a generaliza procesele complexe de generare a datelor și pentru a face predicții.

Atât limbajele de programare Python, cât și R sunt încărcate cu pachete de învățare automată care vă permit să construiți modele complexe folosind date mari.

Pe măsură ce vă scufundați mai adânc în aceste domenii, veți descoperi că versatilitatea lui Python strălucește în manipularea datelor mari, cum ar fi manipularea datelor și sarcinile repetitive.

Datorită originilor sale în dezvoltarea de software, Python are biblioteci și cadre mai extinse cu algoritmi predefiniti.

Pe măsură ce lucrați la proiectele dvs., luați în considerare următoarele aspecte pentru fiecare limbă:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn și PyTorch sunt biblioteci populare pentru învățarea automată și învățarea profundă în Python. Acest limbaj are programatori cu experiență mai mari și mai activi care dezvoltă instrumente pentru aplicații AI.
• R: Pachete precum „caret”, „randomForest” și „xgboost” sunt utilizate pe scară largă în R în scopuri de învățare automată. R excelează în modelarea statistică și analiza seriilor de timp, dar poate fi insuficient în ceea ce privește scalabilitatea și eficiența procesării.

Să vorbim despre performanță și viteză!

Performanță și viteză

Adesea, veți fi implicat în realizarea EDA și în construirea de modele care nu vă cer să urmăriți cu strictețe performanța și viteza analizelor dvs.

Cu toate acestea, atunci când se construiesc modele cu care alți utilizatori interacționează, devine crucial să se analizeze performanța și viteza predicțiilor. Programatorii la scară largă pun un accent mare pe performanță și viteză.

Există diferențe notabile între R și Python în ceea ce privește performanța și viteza.

Să le verificăm.

Viteză

Python tinde să funcționeze mai repede decât R în multe scenarii. De exemplu, într-o comparație a vitezei de referință, sa constatat că codul Python este de 5,8 ori mai rapid decât alternativa R.

Pentru a face comparația noastră mai solidă, vom folosi un cod de benchmarking pentru a compara timpul de execuție pentru citirea unui fișier CSV și calcularea mediei unei anumite coloane în Python și R.

Cod de evaluare comparativă în Python

Pentru a rula codul de evaluare comparativă în Python, deschideți Jupyter Notebook (un IDE pentru rularea codului Python) și executați codul de mai jos:

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")

După ce rulați codul de mai sus, veți vedea rezultatul așa cum se arată în imaginea de mai jos:

Cod de benchmarking în limbajul de programare R

Pentru a rula codul de benchmarking în R, deschideți RStudio și executați codul de mai jos:

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")

După rularea codului de mai sus, vedeți timpul necesar pentru ca R să efectueze operațiunile așa cum se arată în imaginea de mai jos:

Generarea setului de date

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

Python este semnificativ mai rapid în generarea setului de date în comparație cu R. Python i-a luat aproximativ 0,16 secunde, în timp ce lui R a durat aproximativ 1,4 secunde pentru a crea același set de date.

Calcul mediu

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

Python este, de asemenea, mai rapid în calcularea mediei unei anumite coloane, luând aproximativ 0,024 secunde, în timp ce R durează 0,034 secunde.

Gestionarea memoriei

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 : Deși R este folosit în principal în cercetare și mediul academic, câștigă popularitate în industriile care necesită analize statistice avansate, cum ar fi biotehnologia, finanțele și jurnalismul de date. Dacă aspirațiile tale de carieră se aliniază acestor domenii, învățarea R s-ar putea dovedi benefică.

Integrare și Extensibilitate

Integrarea și extensibilitatea joacă un rol crucial în analiza datelor, deoarece permit colaborarea fără întreruperi între diferite instrumente și pachete, permițându-vă să efectuați o gamă largă de sarcini.

Un limbaj cu caracteristici puternice de integrare și extensibilitate se poate adapta cu ușurință la noile tehnologii și oferă un set mai cuprinzător de funcționalități pentru proiectele dumneavoastră de analiză a datelor.

Să comparăm ambele limbi.

Piton:

• Proiectat inițial pentru dezvoltarea de software, oferind capabilități excelente de integrare și cazuri de utilizare
• Foarte extensibil cu numeroase biblioteci, cum ar fi NumPy, Pandas și Scikit-learn, care pot îmbunătăți funcționalitatea Python în sarcinile de analiză a datelor.
• Facilitează interoperabilitatea, permițându-vă să rulați codul R folosind pachetul rpy2 .

R:

• Concentrat pe calculul statistic, oferind suport extins pentru importul de date din diferite formate precum Excel, CSV și SPSS.
• Oferă capabilități de web scraping prin pachete moderne precum Rvest.
• Deși nu este la fel de versatil ca Python, are un ecosistem bogat de pachete pentru analiza și vizualizarea datelor.
• Permite interoperabilitatea permițându-vă să executați cod Python folosind pachetul reticulate.

Consultați clipul de mai jos pentru a afla mai multe despre Python.

Sintaxă și lizibilitate

Sintaxa și lizibilitatea codului sunt factori esențiali atunci când alegeți un limbaj de programare pentru analiza datelor, deoarece vă pot afecta în mod semnificativ curba de învățare și eficiența codificării.

Sintaxa clară și concisă vă permite să scrieți cod rapid și reduce probabilitatea erorilor. O bună lizibilitate facilitează înțelegerea și întreținerea codului dvs. și altora, contribuind la o colaborare mai eficientă.

Unele dintre diferențele cheie de sintaxă dintre Python și R sunt:

Atribuirea de valori variabilelor

În Python, alocarea de valori variabilelor este simplă. Pur și simplu utilizați semnul egal pentru a atribui valori variabilelor.

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

Python este cunoscut pentru sintaxa sa simplă și curată, care contribuie la curba de învățare lină.

Pe de altă parte, R folosește operatorul de atribuire ( <-) pentru a atribui valori variabilelor.

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

Această sintaxă este potrivită pentru sarcinile de analiză statistică, oferind mai multă flexibilitate în cod.

Indexarea

Python utilizează indexarea bazată pe zero, unde primul element este la indexul 0. Această abordare este comună în multe limbaje de programare și ar putea fi mai familiară celor cu experiență în programare.

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)

Ieșire

În contrast, R adoptă indexarea unică, unde primul element se află la indexul 1. Acest sistem de indexare este adesea preferat de statisticieni și cercetători datorită naturii sale intuitive, aliniându-se cu modul în care oamenii numără de obicei.

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")

Ieșire

Încărcarea și importarea bibliotecilor

Pentru a importa biblioteci în Python, utilizați importcuvântul cheie. Această metodă simplă și consecventă facilitează integrarea de funcționalități suplimentare în codul dvs. Python.

Python:
import numpy as np

R necesită libraryfuncția pentru a încărca biblioteci. Sintaxa este diferită, dar are aceeași funcție ca import în Python.

R:
library(stats)

Cuvântul Final

Când comparăm R și Python, fiecare limbă oferă puncte forte unice potrivite pentru diferite sarcini de analiză a datelor. Pentru a decide ce limbă să alegeți, luați în considerare obiectivele, contextul și preferințele dvs.

R oferă experiențe specializate cu pachete extinse pentru manipularea și vizualizarea datelor, făcându-l o alegere potrivită pentru cei concentrați pe programarea statistică, cum ar fi testele statistice.

Python atrage un public mai larg. Popularitatea sa are ca rezultat o comunitate mai mare, resurse diverse și perspective de angajare mai largi, făcându-l mai familiar pentru cei cu experiență în limbaje de programare de uz general.

Doriți să aflați mai multe despre R și Python? Consultați gama noastră de și alăturați-vă celor peste 220.000 de oameni din întreaga lume, instruiți în comunitatea noastră de abilități de date.