R против Python — настоящие отличия

В мире анализа данных и науки о данных вам может быть интересно, какой язык программирования лучше выбрать, R или Python?

Что ж, оба являются популярными языками программирования, каждый из которых имеет свои сильные и слабые стороны. Давайте исследуем их.

Таким образом, принятие решения о выборе R или Python является важным шагом как для начинающих специалистов по данным, так и для аналитиков.

Прочитав статью, вы узнали о различиях между языками программирования R и Python . Обладая этими знаниями, вы сможете выбрать подходящий язык программирования для своего следующего проекта данных.

Давайте погрузимся в это!

Оглавление

• Обзор языка
  • R Язык
  • Язык Python
• Простота обучения
• Анализ данных и визуализация
  • Манипуляция данными
  • Визуализация данных
• Машинное обучение и искусственный интеллект
• Производительность и скорость
  • Скорость
  • Управление памятью
  • Эффективность кода
• Сообщество и поддержка
  • Доступность ресурсов
  • Рынок труда
• Интеграция и расширяемость
• Синтаксис и читабельность
  • Присвоение значений переменным
  • Индексация
  • Загрузка и импорт библиотек
• Последнее слово

Обзор языка

R Язык

R — это мощный язык программирования с открытым исходным кодом для работы с данными. Он предназначен для обработки данных и визуализации. R изначально возник как статистическое программное обеспечение для исследователей и статистиков, позволяющее проводить надежный анализ данных.

С включением в R различных пакетов в рамках проекта CRAN (таких как tidyverse, dplyr и ggplot2 ) для специалистов по обработке и анализу больших объемов данных стало ведущим вариантом.

Некоторые преимущества использования R для анализа данных включают в себя:

• Надежное сообщество
• Большое внимание статистическому моделированию
• Обширные ресурсы для визуализации данных

Теперь давайте объясним Python , не волнуйтесь, мы говорим не о змее, ну, о настоящей.

Язык Python

Python — универсальный язык программирования с открытым исходным кодом. Хотя Python не разрабатывался специально для науки о данных, он приобрел значительную популярность в этой области благодаря своей простоте и удобочитаемости.

Некоторые преимущества использования Python для анализа данных:

• Понятный синтаксис, облегчающий понимание и написание кода даже новичкам.
• Предлагает высокий уровень масштабируемости
• Растущие библиотеки Python специально для науки о данных (такие как Pandas , NumPy, Scikit-learn и SciPy ) делают его идеальным выбором для приложений данных. Кроме того, такие API, как SQLite, позволяют вам писать код SQL в Python.

Простота обучения

При выборе между Python и R для анализа данных очень важно оценить, насколько легко изучать каждый язык. Хотя Python и R обычно считаются простыми в освоении, выбор наиболее подходящего для вас зависит от вашего личного опыта и стремлений.

Питон

Если вы только начинаете программировать или имеете некоторый опыт работы с такими языками, как Java или C++, Python может показаться глотком свежего воздуха. Известный своей удобочитаемостью и простотой, Python удобен для начинающих и может использоваться для различных задач.

• Подчеркивает удобочитаемость и простоту, идеально подходит для начинающих
• Универсальный язык программирования общего назначения для различных задач, таких как создание сценариев, веб-разработка и обработка данных.
• Обилие документации, учебных пособий, руководств и курсов
• Привлекательные учебные платформы, такие как Coursera и Codecademy, предлагают ресурсы Python.

Так что насчет Р?

Язык программирования R

R разработан специально для работы с данными и предлагает более знакомый и простой опыт для тех, кто имеет опыт работы со статистикой.

• Разработан специально для обработки, анализа и визуализации данных
• Богатая экосистема библиотек и пакетов для задач науки о данных
• Доступна обширная документация, учебные пособия, руководства и курсы.
• Учебные ресурсы доступны на таких платформах, как Coursera и официальные учебные ресурсы RStudio.

Анализ данных и визуализация

Анализ и визуализация данных являются важнейшими компонентами процесса принятия решений, поскольку они преобразуют необработанные данные в полезную информацию. Выявляя тенденции, закономерности и отклонения, эти методы позволяют предприятиям и организациям принимать обоснованные решения, оптимизировать операции и внедрять инновации.

В этом разделе основное внимание уделяется возможностям обработки данных и визуализации обоих языков.

Манипуляция данными

В любом проекте по науке о данных манипулирование данными является важным этапом аналитического цикла. Фактически, большая часть вашего времени уходит на преобразование данных в форму, подходящую для вашего анализа. Такие задачи, как очистка, изменение формы и фильтрация, имеют важное значение, и именно здесь в игру вступает манипулирование данными.

И Python, и R предлагают ряд библиотек для управления данными:

• Pandas и NumPy — обычно используемые библиотеки Python для манипулирования данными. Pandas занимается слиянием, изменением формы и агрегированием данных, а NumPy концентрируется на числовых операциях с массивами .
• Язык программирования R предлагает популярную экосистему пакетов tidyverse , включая dplyr и tidyr, для управления данными. dplyr позволяет фильтровать, упорядочивать, выбирать и изменять данные, а tidyr обрабатывает изменение форматов широких и длинных для очистки данных.

Теперь поговорим о визуализации.

Визуализация данных

Важным этапом в жизненном цикле аналитики данных является представление выводов из данных таким образом, чтобы они оказывали долгосрочное влияние на читателей. Как специалист по данным или аналитик, использование соответствующих графиков и статистики, которые эффективно передают ваше сообщение, имеет решающее значение.

Python и R предлагают мощные библиотеки визуализации, которые позволяют создавать мощные графики и информационные панели, наполненные идеями.

• В Python есть Matplotlib, Seaborn и Plotly, среди прочих. Matplotlib обеспечивает основу для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций, а Seaborn упрощает создание статистической графики. Для интерактивных графиков широко используется Plotly.
• R имеет ggplot2, решетку и Shiny, и это лишь некоторые из них. ggplot2 — очень гибкая графическая система, основанная на грамматике графики, позволяющая создавать широкий спектр графиков с последовательной базовой структурой. Lattice специализируется на визуализации многомерных данных, а Shiny позволяет создавать интерактивные веб-приложения для отображения ваших визуализаций.

При работе с данными вы поймете, что Python предлагает более рациональный подход к визуализации, тогда как R предоставляет несколько пакетов и опций, обеспечивающих большую гибкость при создании визуальных элементов.

А как насчет машинного обучения и искусственного интеллекта?

Машинное обучение и искусственный интеллект

Часто вам потребуется создавать модели машинного обучения, которые оптимизируют задачи генерации и анализа данных.

Специалисты по данным используют алгоритмы машинного обучения, чтобы обобщать сложные процессы генерации данных и делать прогнозы.

Оба языка программирования Python и R загружены пакетами машинного обучения, которые позволяют создавать сложные модели с использованием больших данных.

Погружаясь глубже в эти области, вы обнаружите, что универсальность Python проявляется в обработке больших данных, таких как манипулирование данными и повторяющиеся задачи.

Благодаря своему происхождению в разработке программного обеспечения, Python имеет более обширные библиотеки и фреймворки с предопределенными алгоритмами.

При работе над проектами учитывайте следующие аспекты для каждого языка:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn и PyTorch — популярные библиотеки для машинного и глубокого обучения в Python. На этом языке работают более крупные и активные опытные программисты, разрабатывающие инструменты для приложений ИИ.
• R: Такие пакеты, как «caret», «randomForest» и «xgboost», широко используются в R для целей машинного обучения. R превосходен в статистическом моделировании и анализе временных рядов, но может отставать с точки зрения масштабируемости и эффективности обработки.

Давайте поговорим о производительности и скорости!

Производительность и скорость

Часто вы будете участвовать в выполнении EDA и построении моделей, которые не требуют от вас строгого контроля за производительностью и скоростью ваших анализов.

Однако при построении моделей, с которыми взаимодействуют другие пользователи, критически важным становится анализ производительности и скорости прогнозов. Крупные программисты уделяют большое внимание производительности и скорости.

Существуют заметные различия между R и Python с точки зрения производительности и скорости.

Давайте проверим их.

Скорость

Python имеет тенденцию работать быстрее, чем R, во многих сценариях. Например, при сравнении тестов скорости было обнаружено, что код Python в 5,8 раза быстрее, чем альтернатива R.

Чтобы сделать наше сравнение более надежным, мы будем использовать тестовый код для сравнения времени выполнения чтения CSV-файла и вычисления среднего значения определенного столбца в Python и R.

Бенчмаркинг кода на Python

Чтобы запустить код бенчмаркинга в Python, откройте Jupyter Notebook (IDE для запуска кода Python) и запустите приведенный ниже код:

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")

После запуска приведенного выше кода вы увидите вывод, как показано на изображении ниже:

Тестовый код на языке программирования R

Чтобы запустить код бенчмаркинга в R, откройте RStudio и выполните приведенный ниже код:

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")

После запуска приведенного выше кода вы увидите, сколько времени требуется R для выполнения операций, как показано на изображении ниже:

Генерация набора данных

• Python: 0,15999 секунды
• Р: 1,397292 секунды

Python значительно быстрее генерирует набор данных по сравнению с R. Python потребовалось около 0,16 секунды, тогда как R потребовалось примерно 1,4 секунды для создания того же набора данных.

Средний расчет

• Python: 0,02403 секунды
• Р: 0,03403687 секунд

Python также быстрее вычисляет среднее значение определенного столбца, что занимает около 0,024 секунды, а R — 0,034 секунды.

Управление памятью

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 : Хотя R в основном используется в исследованиях и академических кругах, он набирает популярность в отраслях, требующих расширенного статистического анализа, таких как биотехнологии, финансы и журналистика данных. Если ваши карьерные устремления совпадают с этими областями, изучение R может оказаться полезным.

Интеграция и расширяемость

Интеграция и расширяемость играют решающую роль в анализе данных, поскольку они обеспечивают беспрепятственное взаимодействие между различными инструментами и пакетами, что позволяет выполнять широкий спектр задач.

Язык с сильными функциями интеграции и расширяемости может легко адаптироваться к новым технологиям и предлагать более полный набор функций для ваших проектов анализа данных.

Давайте сравним оба языка.

Питон:

• Первоначально разработанный для разработки программного обеспечения, предлагающий отличные возможности интеграции и варианты использования.
• Высокая расширяемость благодаря многочисленным библиотекам, таким как NumPy, Pandas и Scikit-learn, которые могут расширить функциональность Python в задачах анализа данных.
• Упрощает взаимодействие, позволяя запускать код R с помощью пакета rpy2 .

Р:

• Сосредоточено на статистических вычислениях, обеспечивая обширную поддержку импорта данных из различных форматов, таких как Excel, CSV и SPSS.
• Предлагает возможности парсинга веб-страниц с помощью современных пакетов, таких как Rvest.
• Хотя он и не такой универсальный, как Python, он имеет богатую экосистему пакетов для анализа и визуализации данных.
• Обеспечивает взаимодействие, позволяя выполнять код Python с помощью пакета reticulate.

Посмотрите видеоролик ниже, чтобы узнать больше о Python.

Синтаксис и читабельность

Синтаксис и удобочитаемость кода являются важными факторами при выборе языка программирования для анализа данных, поскольку они могут значительно повлиять на вашу кривую обучения и эффективность кодирования.

Четкий и лаконичный синтаксис позволяет быстро писать код и снижает вероятность ошибок. Хорошая читабельность облегчает вам и другим пользователям понимание и поддержку вашего кода, способствуя более эффективному сотрудничеству.

Некоторые из ключевых различий синтаксиса между Python и R:

Присвоение значений переменным

В Python присваивать значения переменным очень просто. Вы просто используете знак равенства, чтобы присвоить значения переменным.

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

Python известен своим простым и понятным синтаксисом, что способствует плавному обучению.

С другой стороны, R использует оператор присваивания ( <-) для присвоения значений переменным.

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

Этот синтаксис хорошо подходит для задач статистического анализа, обеспечивая большую гибкость кода.

Индексация

Python использует индексацию с отсчетом от нуля, где первый элемент имеет индекс 0. Этот подход распространен во многих языках программирования и может быть более знаком тем, у кого есть опыт программирования.

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)

Выход

Напротив, R использует индексирование на основе единицы, где первый элемент имеет индекс 1. Эту систему индексирования часто предпочитают статистики и исследователи из-за ее интуитивного характера, согласующегося с тем, как люди обычно считают.

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")

Выход

Загрузка и импорт библиотек

Чтобы импортировать библиотеки в Python, вы используете importключевое слово. Этот простой и последовательный метод упрощает интеграцию дополнительных функций в код Python.

Python:
import numpy as np

R требует, чтобы libraryфункция загружала библиотеки. Синтаксис отличается, но он имеет ту же функцию, что и import в Python.

R:
library(stats)

Последнее слово

При сравнении R и Python каждый язык предлагает уникальные преимущества, подходящие для различных задач анализа данных. Чтобы решить, какой язык выбрать, учитывайте свои цели, опыт и предпочтения.

R предоставляет специализированные возможности с обширными пакетами для обработки и визуализации данных, что делает его подходящим выбором для тех, кто занимается статистическим программированием, например статистическими тестами.

Python привлекает более широкую аудиторию. Его популярность приводит к более широкому сообществу, разнообразным ресурсам и более широким перспективам трудоустройства, что делает его более знакомым для тех, кто имеет опыт работы с языками программирования общего назначения.

Хотите узнать больше о R и Python? Ознакомьтесь с нашими и присоединитесь к более чем 220 000 человек со всего мира, прошедших обучение в нашем сообществе специалистов по работе с данными.