I en verden af dataanalyse og datavidenskab undrer du dig måske over, hvilket programmeringssprog der er det bedste valg, R eller Python?
Nå, begge er populære programmeringssprog, der hver har deres egne styrker og svagheder. Lad os udforske dem.
Så at beslutte, om man skal vælge R eller step for både håbefulde dataforskere og analytikere.
Efter at have gennemgået artiklen, vil du have lært forskellene mellem R og programmeringssprog. Udstyret med denne viden vil du være i stand til at vælge et passende programmeringssprog til dit næste dataprojekt.
Lad os komme ind i det!
Indholdsfortegnelse
Sprogoversigt
R Sprog
R er et kraftfuldt open source programmeringssprog til at arbejde med data. Det er designet til datamanipulation og visualisering. R opstod oprindeligt som en statistisk software til forskere og statistikere til at lave robuste analyser ved hjælp af data.
Med inddragelsen af forskellige pakker under CRAN-projektet i R (såsom tidyverse, dplyr og ggplot2 ), blev det en førende mulighed for dataforskere til at analysere store mængder data.
Nogle fordele ved at bruge R til dataanalyse inkluderer:
Lad os nu forklare, bare rolig, vi taler ikke om en slange, ja, en rigtig en.
Python sprog
er et alsidigt open source programmeringssprog. Selvom det ikke er specielt udviklet til datavidenskab, har Python vundet betydelig popularitet på dette felt på grund af dets enkelhed og læsbarhed.
Nogle fordele ved at bruge til dataanalyse er:
Nem at lære
Når du skal vælge mellem Python og R til dataanalyse, er det afgørende at vurdere, hvor nemt det er at lære hvert sprog. Selvom Python og R generelt anses for at være nemme at lære, afhænger den bedste pasform for dig på din personlige baggrund og dine ønsker.
Python
Hvis du lige er startet med programmering eller har erfaring med sprog som Java eller C++, kan Python føles som et frisk pust. Kendt for sin læsbarhed og enkelhed er Python begyndervenlig og kan bruges til en række forskellige opgaver.
Så hvad med R?
R Programmeringssprog
R er designet specifikt til at arbejde med data og tilbyder en mere velkendt og ligetil oplevelse for en person med en baggrund i statistik.
Dataanalyse og visualisering
Dataanalyse og visualisering er afgørende komponenter i beslutningsprocessen, da de transformerer rå data til handlingsvenlig indsigt. Ved at identificere trends, mønstre og outliers gør disse teknikker det muligt for virksomheder og organisationer at træffe informerede beslutninger, optimere driften og drive innovation.
Dette afsnit fokuserer på datamanipulation og visualiseringsfunktioner for begge sprog.
Datamanipulation
I ethvert datavidenskabsprojekt er datamanipulation et vigtigt trin i analysecyklussen. Faktisk går det meste af din tid med at ændre data til en form, der passer til din analyse. Opgaver som rengøring, omformning og filtrering er essentielle, og det er her, datamanipulation kommer i spil.
Både Python og R tilbyder en række biblioteker til at manipulere data:
Lad os nu tale om visualisering.
Datavisualisering
Et vigtigt trin i dataanalysens livscyklus er at præsentere resultater fra data på en måde, der har en langvarig indvirkning på læserne. Som dataforsker eller analytiker er det afgørende at bruge passende grafer og statistikker, der effektivt kommunikerer dit budskab.
Python og R tilbyder kraftfulde visualiseringsbiblioteker, der giver dig mulighed for at skabe kraftfulde grafer og dashboards spækket med indsigt.
Når du arbejder med data, vil du indse, at Python tilbyder en mere strømlinet tilgang til visualisering, mens R giver flere pakker og muligheder, hvilket muliggør større fleksibilitet i at skabe visuals.
Hvad med maskinlæring og kunstig intelligens?
Machine Learning og kunstig intelligens
Ofte vil du blive bedt om at bygge maskinlæringsmodeller, der strømliner datagenerering og analyseopgaver.
Dataforskere bruger maskinlæringsalgoritmer til at generalisere komplekse datagenereringsprocesser og lave forudsigelser.
Både Python og R programmeringssprog er fyldt med maskinlæringspakker, der giver dig mulighed for at bygge komplekse modeller ved hjælp af big data.
Når du dykker dybere ned i disse felter, vil du opdage, at Pythons alsidighed skinner i håndteringen af big data, såsom datamanipulation og gentagne opgaver.
På grund af sin oprindelse i softwareudvikling har Python mere omfattende biblioteker og rammer med foruddefinerede algoritmer.
Mens du arbejder på dine projekter, skal du overveje følgende aspekter for hvert sprog:
Lad os tale præstation og hastighed!
Ydeevne og hastighed
Ofte vil du være involveret i at udføre EDA og bygge modeller, der ikke kræver, at du holder nøje øje med effektiviteten og hastigheden af dine analyser.
Men når man bygger modeller, som andre brugere interagerer med, bliver det afgørende at analysere forudsigelsernes ydeevne og hastighed. Store programmører lægger stor vægt på ydeevne og hastighed.
Der er bemærkelsesværdige forskelle mellem R og Python med hensyn til ydeevne og hastighed.
Lad os tjekke dem ud.
Fart
Python har en tendens til at præstere hurtigere end R i mange scenarier. For eksempel, i en hastighedsbenchmark-sammenligning, blev Python-koden fundet at være 5,8 gange hurtigere end R-alternativet.
For at gøre vores sammenligning mere solid, vil vi bruge en benchmarking-kode til at sammenligne udførelsestiden for at læse en CSV-fil og beregne middelværdien af en specifik kolonne i Python og R.
Benchmarking-kode i Python
For at køre benchmarking-koden i Python skal du åbne Jupyter Notebook (en IDE til at køre Python-kode) og køre koden nedenfor:
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")
Efter at have kørt koden ovenfor, vil du se output som vist på billedet nedenfor:
Benchmarking kode i R programmeringssprog
For at køre benchmarking-koden i R skal du åbne RStudio og udføre koden nedenfor:
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")
Efter at have kørt koden ovenfor, ser du den tid, det tager for R at udføre handlingerne som vist på billedet nedenfor:
Generering af datasæt
Python er betydeligt hurtigere til at generere datasættet sammenlignet med R. Det tog Python omkring 0,16 sekunder, hvorimod R tog cirka 1,4 sekunder at oprette det samme datasæt.
Middelberegning
Python er også hurtigere til at beregne middelværdien af en specifik kolonne, hvilket tager omkring 0,024 sekunder, mens R tager 0,034 sekunder.
Hukommelseshåndtering
Python er mere effektiv med hensyn til hukommelsesbrug, mens R har en tendens til at lægge alt i hukommelsen. Denne sondring kan blive særlig relevant, når der arbejdes med store datasæt, der kan belaste de tilgængelige hukommelsesressourcer.
Kode effektivitet
Pythons ydeevne kan variere afhængigt af kodens effektivitet, mens R kan udvise ensartet adfærd på tværs af implementeringer. Til sammenligning var den langsomste implementering i Python omkring 343 gange langsommere end den hurtigste, mens den i R var omkring 24 gange langsommere.
Fællesskab og støtte
Fællesskab og support spiller en afgørende rolle, når du vælger mellem R og Python til dataanalyse, da de har stor indflydelse på din læringsoplevelse, adgang til ressourcer og faglige vækst.
Tilgængelighed af ressourcer
Arbejdsmarked
Integration og udvidelsesmuligheder
Integration og udvidelsesmuligheder spiller en afgørende rolle i dataanalyse, fordi de giver mulighed for problemfrit samarbejde mellem forskellige værktøjer og pakker, så du kan udføre en bred vifte af opgaver.
Et sprog med stærke integrations- og udvidelsesmuligheder kan nemt tilpasse sig nye teknologier og tilbyde et mere omfattende sæt funktionaliteter til dine dataanalyseprojekter.
Lad os sammenligne begge sprog.
Python:
R:
Tjek nedenstående klip for at lære mere om Python.
Syntaks og læsbarhed
Syntaks og kodelæsbarhed er væsentlige faktorer, når du vælger et programmeringssprog til dataanalyse, da de kan påvirke din indlæringskurve og kodningseffektivitet markant.
Klar og kortfattet syntaks gør dig i stand til at skrive kode hurtigt og reducerer sandsynligheden for fejl. God læsbarhed gør det nemmere for dig og andre at forstå og vedligeholde din kode, hvilket bidrager til et mere effektivt samarbejde.
Nogle af de vigtigste syntaksforskelle mellem Python og R er:
Tildeling af værdier til variable
I Python er det ligetil at tildele værdier til variabler. Du bruger blot lighedstegnet til at tildele værdier til variabler.
Python:
x = 5 --> Assigns a value of 5 to xPython er kendt for sin enkle og rene syntaks, som bidrager til dens glatte indlæringskurve.
På den anden side bruger R tildelingsoperatoren ( <-) til at tildele værdier til variable.
R:
x <- 5 --> Assigns a value of 5 to xDenne syntaks er velegnet til statistiske analyseopgaver, hvilket giver mere fleksibilitet i kode.
Indeksering
Python anvender nul-baseret indeksering, hvor det første element er ved indeks 0. Denne tilgang er almindelig i mange programmeringssprog og kan være mere bekendt for dem med programmeringserfaring.
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)Produktion
I modsætning hertil anvender R en-baseret indeksering, hvor det første element er ved indeks 1. Dette indekseringssystem foretrækkes ofte af statistikere og forskere på grund af dets intuitive natur, der stemmer overens med den måde, mennesker typisk tæller på.
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")Produktion
Indlæsning og import af biblioteker
For at importere biblioteker i Python bruger du nøgleordet import. Denne enkle og konsistente metode gør det nemt at integrere yderligere funktionalitet i din Python-kode.
Python:
import numpy as np
R kræver libraryfunktionen til at indlæse biblioteker. Syntaksen er anderledes, men den har samme funktion som import i Python.
R:
library(stats)Det sidste ord
Når man sammenligner R og Python, tilbyder hvert sprog unikke styrker, der egner sig til forskellige dataanalyseopgaver. For at beslutte, hvilket sprog du skal vælge, skal du overveje dine mål, baggrund og præferencer.
R giver specialiserede erfaringer med omfattende pakker til datamanipulation og visualisering, hvilket gør det til et velegnet valg for dem, der fokuserer på statistiske programmeringer, såsom statistiske tests.
Python tiltrækker et bredere publikum. Dens popularitet resulterer i et større fællesskab, forskellige ressourcer og bredere jobmuligheder, hvilket gør det mere velkendt for dem, der har erfaring med programmeringssprog til generelle formål.
Lyst til at lære mere om R og Python? Tjek vores udvalg af og slutt dig til over 220.000+ globale mennesker, der er uddannet i vores datafærdighedsfællesskab.
Denne blog indeholder LuckyTemplates TOPN DAX-funktionen, som giver dig mulighed for at få unik indsigt fra dine data, hvilket hjælper dig med at træffe bedre markedsføringsbeslutninger.
Find ud af, hvorfor det er vigtigt at have en dedikeret datotabel i LuckyTemplates, og lær den hurtigste og mest effektive måde at gøre det på.
Denne korte vejledning fremhæver LuckyTemplates mobilrapporteringsfunktion. Jeg vil vise dig, hvordan du kan udvikle rapporter effektivt til mobilenheder.
I denne LuckyTemplates Showcase gennemgår vi rapporter, der viser professionel serviceanalyse fra et firma, der har flere kontrakter og kundeengagementer.
Gå gennem de vigtigste opdateringer til Power Apps og Power Automate og deres fordele og implikationer for Microsoft Power Platform.
Opdag nogle almindelige SQL-funktioner, som vi kan bruge, såsom streng, dato og nogle avancerede funktioner til at behandle eller manipulere data.
I denne tutorial lærer du, hvordan du opretter din perfekte LuckyTemplates-skabelon, der er konfigureret til dine behov og præferencer.
I denne blog vil vi demonstrere, hvordan man lagdelte feltparametre med små multipler for at skabe utrolig nyttig indsigt og visuals.
I denne blog vil du lære, hvordan du bruger LuckyTemplates rangerings- og brugerdefinerede grupperingsfunktioner til at segmentere et eksempeldata og rangordne det efter kriterier.
I denne tutorial vil jeg dække en specifik teknik omkring, hvordan du kun viser Kumulativ Total op til en bestemt dato i dine visuals i LuckyTemplates.
