哪个更适合数据分析：R 还是 Python？

绝地灬酷狼 2024-03-29 14:45 99阅读 0赞

在本文中，我们将解释R和python，哪个更适合数据分析：R或Python。

Python和R都是流行的**统计**编程语言。虽然R的功能是为统计学家设计的（考虑到**R**强大的数据可视化功能），但**Python**经常因其简单的语法而受到称赞。

### 什么是R？ ###

**R 是一种统计编程语言**，主要由统计学家、数据挖掘人员和数据分析师使用。R是专门为统计分析和可视化而创建的，因此这是它最大的优势。在 R 中，有数百个完善的包和库用于这些任务。RStudio，R的集成开发环境（IDE），提供了另一个优势。还有其他很棒的Python IDE选项可供选择，例如Spyder，Anaconda或PyCharm，但它们是否与RStudio相提并论是值得怀疑的。

R最初主要用于学术和研究，但商业世界最近也发现了**R**。R现在是商业世界中增长最快的统计语言之一。

**R的大型**社区通过邮件组，用户贡献的文档和非常活跃的Stack Overflow组提供帮助，这是其主要优势之一。CRAN，一个庞大的精选R包存储库，任何人都可以随时贡献，也可用。

这些包是 R 函数和数据的集合，使你能够快速访问最新的技术和功能，而无需从头开始编写所有内容。

R 的主要**缺点**之一是它需要您掌握大量的包和库，这可以显着提高学习曲线。

例如，要操作R中的数据，您可能需要**dplyr，ggplot2，readr**和**tidyr**等，而在Python中，您只需要pandas包。另一个问题是R很难嵌入到Web应用程序中，但Python是。

### R 的用途 ###

*  R 用于基本金融工具。
 *  它被视为执行科学的另一种方法
 *  R 是数据科学最常用的语言。
 *  它有助于数据导入和清理。

### 什么是 Python？ ###

是一种高级、面向对象、动态和多用途的编程 语言，即**多范**式语言。Python的语法，动态类型，和解释 自然使它成为一种优秀的脚本语言。

Python 是一种通用编程语言，可用于创建网站、自动化活动和执行数据分析。Python最大的优势是它能够同时完成**许多任务**。虽然本文侧重于**数据分析**，但这是一项经常由 Web 开发和机器学习补充的工作。使用单个工具（例如 Python）来处理所有这些任务既方便又强大。此外，Python提供了越来越多的数据分析模块，并逐渐成为当今最流行的编程语言。

另一方面，Python 库仍在创建中，并不像 R 的库那样完善。Python 的处理速度也非常慢，具体取决于包，因为它消耗了大量内存。

Python和R被各种规模的企业使用，包括一些世界上最突出的企业，如谷歌，Facebook，Netflix和Uber。事实上，大公司经常同时使用这两种编程语言，以最大限度地利用每种编程语言的特性。

### **Python**的用途 ###

*  数据分析和机器学习 - Python 经常用于人工智能 （AI） 和机器学习等现代技术。Python 对多个库的支持使其成为开发机器学习模型的理想选择。
 *  网站开发
 *  自动化或脚本编写
 *  软件测试和原型设计
 *  游戏开发
 *  语言发展
 *  数据可视化
 *  金融
 *  编程应用程序
 *  日常任务
 *  它是机器人技术中的一种流行语言，通常用于**机器人过程自动化**。

### R vs Python：一般数字 ###

许多统计数据比较了R与Python在网络上的采用和流行。虽然这些数据经常能很好地了解这两种语言在更大的计算机科学生态系统中是如何发展的，但将它们并排比较是很困难的。这样做的根本原因是因为 R 专门用于数据科学环境;另一方面，Python被广泛用于许多行业，包括Web开发。

这经常影响对**Python有利的**排名结果，但薪水受到一些负面影响。

### R vs Python：数据分析数字 ###

看看最近关于用于数据分析的编程语言的民意调查，**R经常是一个**明显的**赢家**。当特别关注Python和R数据分析社区时，也出现了类似的趋势。

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尽管有上述数据，但有迹象表明，越来越多的人正在从R转向Python。此外，越来越多的人在适当的时候混合使用两种语言。这也正是我们建议学生做的事情。

如果你想从事数据科学工作，你需要流利地使用这两种语言。根据就业趋势，这两种人才的需求量都很大，而且收入远高于平均水平。

### 哪个更适合数据分析：R 还是 Python？ ###

那么，哪个更适合数据分析：Python还是R？这完全取决于您打算将每个用途用于什么。R 是纯统计工作的首选。它主要是为统计计算而设计的，因此擅长这些计算。实际上，R很可能是构建统计工具和软件的最广泛使用的语言。R 还支持多种数据类型，例如数组、矩阵、向量和各种数据对象。R 还具有执行数据清理和整理活动的能力，这使得数据更易于使用且更准确。

另一方面，Python非常适合机器学习。此外，Python 是一种强大而灵活的编程语言，学习它是有意义的，因为您可以构建的应用程序类型不受限制。Python 提供了良好的数据可视化，这有助于数据分析师理解他们正在检查的材料。在Python中可视化数据通过Matplotlib等库和Plotly等API变得简单。Python处理大数据的能力是数据分析的另一个优势，部分归功于它通过PyDoop包与Hadoop兼容，PyDoop包为Hadoop提供了一个API。

当然，还存在其他差异，但最终，它可能会归结为最适合您和您的项目。当然，没有什么说你不能同时学习两者，因为它们都非常易读且易于学习，并且有大量的社区工具来帮助您入门和排除代码故障。

### 结论 ###

在本文中，我们了解了 Python 和 R 及其应用程序，以及通过以各种方式比较它们来优于数据分析。

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