R Vs Python - De verkliga skillnaderna

I en värld av dataanalys och datavetenskap, kanske du undrar vilket programmeringsspråk som är det bättre valet, R eller Python?

Tja, båda är populära programmeringsspråk, som var och en har sina egna styrkor och svagheter. Låt oss utforska dem.

Så, besluta om att välja R eller steg för blivande dataforskare och analytiker.

Efter att ha gått igenom artikeln har du lärt dig skillnaderna mellan R och programmeringsspråk. Utrustad med denna kunskap kommer du att kunna välja ett lämpligt programmeringsspråk för ditt nästa dataprojekt.

Låt oss gå in i det!

Innehållsförteckning

• Språköversikt
  • R Språk
  • Python språk
• Lätt att lära
• Dataanalys och visualisering
  • Manipulation av data
  • Datavisualisering
• Maskininlärning och artificiell intelligens
• Prestanda och hastighet
  • Fart
  • Minneshantering
  • Kod effektivitet
• Gemenskap och stöd
  • Tillgänglighet av resurser
  • Arbetsmarknaden
• Integration och utbyggbarhet
• Syntax och läsbarhet
  • Tilldela värden till variabler
  • Indexering
  • Laddar och importerar bibliotek
• Det sista ordet

Språköversikt

R Språk

R är ett kraftfullt programmeringsspråk med öppen källkod för att arbeta med data. Den är designad för datamanipulation och visualisering. R uppstod från början som en statistisk programvara för forskare och statistiker för att göra robusta analyser med hjälp av data.

Med införandet av olika paket under CRAN-projektet i R (som tidyverse, dplyr och ggplot2 ), blev det ett ledande alternativ för datavetare att analysera stora mängder data.

Några fördelar med att använda R för dataanalys inkluderar:

• Robust gemenskap
• Högt fokus på statistisk modellering
• Omfattande resurser för datavisualisering

Låt oss nu förklara, oroa dig inte, vi pratar inte om en orm, ja, en riktig.

Python språk

är ett mångsidigt programmeringsspråk med öppen källkod. Även om det inte är speciellt utvecklat för datavetenskap, har Python vunnit betydande popularitet inom detta område på grund av dess enkelhet och läsbarhet.

Några fördelar med att använda för dataanalys är:

• Tydlig syntax, vilket gör det lättare att förstå och skriva kod, även för nybörjare.
• Erbjuder en hög grad av skalbarhet
• Pythons växande bibliotek specifikt för datavetenskap (som Pandas , NumPy, Scikit-learn och SciPy ) gör det till ett bra val för dataapplikationer. Dessutom tillåter API:er som SQLite dig att skriva SQL-kod i Python.

Lätt att lära

När du väljer mellan Python och R för dataanalys är det avgörande att utvärdera hur lätt det är att lära sig varje språk. Även om Python och R i allmänhet anses vara lätta att lära sig, beror det som passar dig bäst på din personliga bakgrund och dina ambitioner.

Pytonorm

Om du precis har börjat med programmering eller har lite erfarenhet av språk som Java eller C++ kan Python kännas som en frisk fläkt. Python är känd för sin läsbarhet och enkelhet och är nybörjarvänlig och kan användas för en mängd olika uppgifter.

• Betona läsbarhet och enkelhet, perfekt för nybörjare
• Mångsidigt allmänt programmeringsspråk för olika uppgifter som skript, webbutveckling och datavetenskap
• Ett överflöd av dokumentation, handledningar, guider och kurser
• Engagerande lärplattformar som Coursera och Codecademy erbjuder Python-resurser

Så, hur är det med R?

R programmeringsspråk

R är designad speciellt för att arbeta med data och erbjuder en mer bekant och enkel upplevelse för någon med en bakgrund inom statistik.

• Skräddarsydd specifikt för databearbetning, analys och visualisering
• Ett rikt ekosystem av bibliotek och paket för datavetenskapliga uppgifter
• Omfattande dokumentation, handledningar, guider och kurser finns tillgängliga
• Lärresurser tillgängliga på plattformar som Coursera och RStudios officiella lärresurser

Dataanalys och visualisering

Dataanalys och visualisering är avgörande komponenter i beslutsprocessen, eftersom de omvandlar rådata till handlingsbara insikter. Genom att identifiera trender, mönster och extremvärden gör dessa tekniker det möjligt för företag och organisationer att fatta välgrundade beslut, optimera verksamheten och driva innovation.

Det här avsnittet fokuserar på datamanipulerings- och visualiseringsmöjligheterna för båda språken.

Manipulation av data

I alla datavetenskapliga projekt är datamanipulation ett viktigt steg i analyscykeln. Faktum är att det mesta av din tid går åt till att ändra data till en form som passar din analys. Uppgifter som rengöring, omformning och filtrering är viktiga, och det är här datamanipulation kommer in i bilden.

Både Python och R erbjuder en rad bibliotek för att manipulera data:

• Pandas och NumPy är vanliga Python-bibliotek för datamanipulation. Pandas hanterar sammanslagning, omformning och aggregering av data, medan .
• Programmeringsspråket R erbjuder det populära tidyverse- paketekosystemet, inklusive dplyr och tidyr, för att manipulera data. dplyr gör det möjligt att filtrera, ordna, välja och mutera data, medan tidyr hanterar omformning av breda och långa format för datarensning.

Låt oss nu prata om visualisering.

Datavisualisering

Ett viktigt steg i dataanalysens livscykel är att presentera resultat från data på ett sätt som har en långvarig inverkan på läsarna. Som datavetare eller analytiker är det avgörande att använda lämpliga grafer och statistik som effektivt kommunicerar ditt budskap.

Python och R erbjuder kraftfulla visualiseringsbibliotek som låter dig skapa kraftfulla grafer och instrumentpaneler fyllda med insikter.

• Python har bland annat Matplotlib, Seaborn och Plotly. Matplotlib ger en grund för att skapa statiska, animerade och interaktiva visualiseringar, medan Seaborn förenklar skapandet av statistisk grafik. För interaktiva tomter är Plotly ett flitigt använt alternativ.
• R har ggplot2, lattice och Shiny, för att nämna några. ggplot2 är ett mycket flexibelt grafiksystem baserat på Grammar of Graphics, vilket möjliggör ett brett utbud av plotter med en konsekvent underliggande struktur. Lattice har specialiserat sig på att visualisera multivariat data, medan Shiny gör det möjligt att skapa interaktiva webbapplikationer för att visa dina visualiseringar.

När du arbetar med data kommer du att inse att Python erbjuder ett mer strömlinjeformat tillvägagångssätt för visualisering, medan R tillhandahåller flera paket och alternativ, vilket möjliggör större flexibilitet i att skapa bilder.

Hur är det med maskininlärning och artificiell intelligens?

Maskininlärning och artificiell intelligens

Ofta kommer du att behöva bygga maskininlärningsmodeller som effektiviserar datagenerering och analysuppgifter.

Dataforskare använder maskininlärningsalgoritmer för att generalisera komplexa datagenereringsprocesser och göra förutsägelser.

Både Python- och R-programmeringsspråken är laddade med maskininlärningspaket som låter dig bygga komplexa modeller med hjälp av big data.

När du dyker djupare in i dessa fält kommer du att upptäcka att Pythons mångsidighet lyser när det gäller att hantera big data, såsom datamanipulation och repetitiva uppgifter.

På grund av sitt ursprung i mjukvaruutveckling har Python mer omfattande bibliotek och ramverk med fördefinierade algoritmer.

När du arbetar med dina projekt, överväg följande aspekter för varje språk:

• Python: TensorFlow, Keras, Scikit-learn och PyTorch är populära bibliotek för maskininlärning och djupinlärning i Python. Detta språk har större och mer aktiva erfarna programmerare som utvecklar verktyg för AI-applikationer.
• R: Paket som 'caret', 'randomForest' och 'xgboost' används ofta i R för maskininlärningsändamål. R utmärker sig i statistisk modellering och tidsserieanalys men kan komma till korta när det gäller skalbarhet och bearbetningseffektivitet.

Låt oss prata prestanda och hastighet!

Prestanda och hastighet

Ofta kommer du att vara involverad i att utföra EDA och bygga modeller som inte kräver att du håller ett strikt öga på prestandan och hastigheten på dina analyser.

Men när man bygger modeller som andra användare interagerar med, blir det avgörande att analysera prestandan och hastigheten på förutsägelser. Storskaliga programmerare lägger stor vikt vid prestanda och hastighet.

Det finns anmärkningsvärda skillnader mellan R och Python när det gäller prestanda och hastighet.

Låt oss kolla upp dem.

Fart

Python tenderar att prestera snabbare än R i många scenarier. Till exempel, i en jämförelse av hastighetsriktmärken, visade sig Python-koden vara 5,8 gånger snabbare än R-alternativet.

För att göra vår jämförelse mer solid kommer vi att använda en benchmarking-kod för att jämföra exekveringstiden för att läsa en CSV-fil och beräkna medelvärdet för en specifik kolumn i Python och R.

Benchmarking-kod i Python

För att köra benchmarking-koden i Python, öppna Jupyter Notebook (en IDE för att köra Python-kod) och kör koden nedan:

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 att ha kört koden ovan ser du utdata som visas i bilden nedan:

Benchmarking-kod i programmeringsspråk R

För att köra benchmarking-koden i R, öppna RStudio och kör koden nedan:

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 att ha kört koden ovan ser du hur lång tid det tar för R att utföra operationerna som visas i bilden nedan:

Datauppsättning generering

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

Python är betydligt snabbare att generera datamängden jämfört med R. Det tog Python cirka 0,16 sekunder, medan R tog cirka 1,4 sekunder att skapa samma datauppsättning.

Medelberäkning

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

Python är också snabbare när det gäller att beräkna medelvärdet för en specifik kolumn, vilket tar cirka 0,024 sekunder, medan R tar 0,034 sekunder.

Minneshantering

Python är mer effektivt när det gäller minnesanvändning, medan R tenderar att lägga allt i minnet. Denna distinktion kan bli särskilt relevant när man arbetar med stora datamängder som kan anstränga de tillgängliga minnesresurserna.

Kod effektivitet

Pythons prestanda kan variera beroende på kodens effektivitet, medan R kan uppvisa konsekvent beteende över implementeringar. Som jämförelse var den långsammaste implementeringen i Python cirka 343 gånger långsammare än den snabbaste, medan den i R var cirka 24 gånger långsammare.

Gemenskap och stöd

Gemenskap och support spelar en avgörande roll när du väljer mellan R och Python för dataanalys, eftersom de avsevärt påverkar din inlärningsupplevelse, tillgång till resurser och professionell tillväxt.

Tillgänglighet av resurser

• Python: Python har en stor användarbas, vilket gör det lättare att hitta support och resurser för dina projekt. Dess mångsidiga community erbjuder omfattande bibliotek och verktyg för olika applikationer, inklusive dataanalys.
• R: R har ett mer specialiserat community fokuserat på statistik och dataanalys, vilket resulterar i en mängd resurser som är skräddarsydda för behoven hos dataanalytiker och statistiker. R:s fokuserade community möjliggör riktat stöd för dataanalysuppgifter.

Arbetsmarknaden

• Python : Python är efterfrågat i branscher som webbutveckling, mjukvaruteknik och artificiell intelligens. Att ha Python-kunskaper kan öppna dörrar för dig inom olika områden, inklusive dataanalys.
• R : Även om R främst används inom forskning och akademi, blir det populärt i branscher som kräver avancerad statistisk analys, såsom bioteknik, finans och datajournalistik. Om dina karriärsträvanden stämmer överens med dessa områden, kan det vara fördelaktigt att lära sig R.

Integration och utbyggbarhet

Integration och utbyggbarhet spelar en avgörande roll i dataanalys eftersom de möjliggör sömlöst samarbete mellan olika verktyg och paket, vilket gör att du kan utföra ett brett utbud av uppgifter.

Ett språk med starka integrations- och utökningsfunktioner kan enkelt anpassa sig till ny teknik och erbjuda en mer omfattande uppsättning funktioner för dina dataanalysprojekt.

Låt oss jämföra båda språken.

Pytonorm:

• Ursprungligen designad för mjukvaruutveckling och erbjuder utmärkta integrationsmöjligheter och användningsfall
• Mycket utbyggbar med många bibliotek som NumPy, Pandas och Scikit-learn, som kan förbättra Pythons funktionalitet i dataanalysuppgifter.
• Underlättar interoperabilitet genom att låta dig köra R-kod med paketet rpy2 .

R:

• Fokuserad på statistisk beräkning, ger omfattande stöd för dataimport från olika format som Excel, CSV och SPSS.
• Erbjuder webbskrapningsfunktioner genom moderna paket som Rvest.
• Även om den inte är lika mångsidig som Python, har den ett rikt ekosystem av paket för dataanalys och visualisering.
• Möjliggör interoperabilitet genom att låta dig köra Python-kod med hjälp av reticulate-paketet.

Kolla in klippet nedan för att lära dig mer om Python.

Syntax och läsbarhet

Syntax och kodläsbarhet är viktiga faktorer när du väljer ett programmeringsspråk för dataanalys, eftersom de kan påverka din inlärningskurva och kodningseffektivitet avsevärt.

Tydlig och koncis syntax gör att du kan skriva kod snabbt och minskar risken för fel. God läsbarhet gör det lättare för dig och andra att förstå och underhålla din kod, vilket bidrar till ett effektivare samarbete.

Några av de viktigaste syntaxskillnaderna mellan Python och R är:

Tilldela värden till variabler

I Python är det enkelt att tilldela värden till variabler. Du använder helt enkelt likhetstecknet för att tilldela värden till variabler.

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

Python är känt för sin enkla och rena syntax, vilket bidrar till dess smidiga inlärningskurva.

Å andra sidan använder R tilldelningsoperatorn ( <-) för att tilldela värden till variabler.

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

Denna syntax är väl lämpad för statistiska analysuppgifter, vilket ger mer flexibilitet i kod.

Indexering

Python använder nollbaserad indexering, där det första elementet är vid index 0. Detta tillvägagångssätt är vanligt i många programmeringsspråk och kan vara mer bekant för dem med programmeringserfarenhet.

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

Däremot använder R en-baserad indexering, där det första elementet är vid index 1. Detta indexeringssystem föredras ofta av statistiker och forskare på grund av dess intuitiva natur, i linje med hur människor vanligtvis räknar.

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

Laddar och importerar bibliotek

För att importera bibliotek i Python använder du importnyckelordet. Denna enkla och konsekventa metod gör det enkelt att integrera ytterligare funktionalitet i din Python-kod.

Python:
import numpy as np

R kräver libraryfunktionen för att ladda bibliotek. Syntaxen är annorlunda men den har samma funktion som import i Python.

R:
library(stats)

Det sista ordet

När man jämför R och Python erbjuder varje språk unika styrkor som är lämpliga för olika dataanalysuppgifter. För att bestämma vilket språk du ska välja, överväg dina mål, bakgrund och preferenser.

R tillhandahåller specialiserade erfarenheter med omfattande paket för datamanipulation och visualisering, vilket gör det till ett lämpligt val för dem som fokuserar på statistisk programmering, såsom statistiska tester.

Python lockar en bredare publik. Dess popularitet resulterar i en större community, olika resurser och bredare jobbmöjligheter, vilket gör den mer bekant för dem som har erfarenhet av allmänna programmeringsspråk.

Vill du lära dig mer om R och Python? Kolla in vårt utbud av och gå med över 220 000+ globala personer som är utbildade i vår datakompetensgemenskap.