数据科学中的 Python 与 R：这是您应该选择的……

每个部门都有一场盛大的辩论，比如，谁是更好的队长，Virat Kohli 还是 Sourav Ganguly？ 或者谁是更好的厨师，戈登拉姆齐或杰米奥利弗？ 在数据科学领域，类似的争论是关于 Python 和 R。它们都是用于该领域各种任务的流行语言。 他们每个人都有自己的优点和缺点。

您可以阅读有关要学习的 6 大编程语言 - 2019 年需求旺盛的博客，了解Python、R 和其他顶级语言及其需求。

它们在某些方面是相似的（它们都是开源和免费的），但它们也有一些明显的不同。 在本文中，我们将讨论 Python 和 R 之间的主要区别，并找出两者中哪一个是最好的。

什么是 Python？

Python 是最流行的编程语言之一。 它于 1989 年发布，从那时起，它已成为编码界家喻户晓的名字。 尽管它自 90 年代就已经可用，但 Python 仅在几年前才进入数据科学领域。 但在很短的时间内，它已经发展成为一种强大的语言，对数据科学有很多优势。

它拥有多个用于机器学习和深度学习的专用库，使数据科学家能够快速部署强大的数据模型。

它流行的库是 Scipy、Pandas、Seaborn 和 Numpy。 您可以使用 Python 更大规模地部署机器学习。 数据科学家使用 Python 进行网页抓取、数据整理和许多其他任务。

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什么是R？

做统计分析，很多人会选择R。它是20年前开发的。 R 具有用于人们可以执行的几乎所有类型分析的库。

许多数据科学家比其他人更喜欢 R（而且许多人仍然如此）。 R 支持引人注目的数据可视化，因此生成报告要好得多。

R 允许您通过其框架创建出色的 Web 应用程序。 这种编程语言使构建数据模型相对更加舒适，因为它在多个步骤中分解了复杂的过程。

即使有所有这些优点，R 也有一些缺点，表现为性能缓慢和缺乏 Web 框架。

数据收集的差异

Python 让您可以直接从网络获取数据。 您可以为此目的使用请求库。 通过请求和漂亮的汤，您甚至可以使用维基百科上的表格中的数据。

Python 还允许您从 JSON 或 CSV 获取数据。

另一方面，R 允许您从 Excel 和 CSV 导入数据。 它在网络抓取方面不如 Python 有效，但通过 Rvest 和 magrittr，它在一定程度上解决了这个问题。 它们类似于请求和美丽的肥皂。

您也可以将 SPSS 或 Minitab 中的文件转换为 R 数据框。

数据探索的差异

Python 让您可以使用数据分析库Pandas来发现数据。 它将数据组织成数据框。 您可以轻松清理数据帧（例如使用 0 删除 NaN 值）。

Pandas 可以让您保存大量数据，并为您提供多种功能来有效地显示数据。

R 在数据探索方面更有效，因为它是为此目的而设计的。 您可以使用 R 应用统计测试、构建概率分布和使用数据挖掘技术。

R 非常适合优化、信号处理、分析和随机数生成。

数据可视化的差异

要通过 Python 进行数据可视化，您必须使用 IPython Notebook 或 Matplotlib 库。 该库可以为您拥有的数据创建图表。

如果您对开发高级图表感兴趣，可以使用 Plot.ly。 在数据可视化方面，R 比 Python 要好得多。 它有许多软件包，可让您为数据开发引人注目的视觉效果。

它有一个图形模块，使您能够为所有数据矩阵创建基本图。 您也可以使用ggplot2在 R 中制作更高级的绘图。

其他差异

人气

Python 在数据科学领域比 R 更受欢迎。 2017 年，Python 是最流行的编程语言，而 R 在当时排在第 6 位。

所以我们可以说Python 比 R 更受欢迎。 然而，这些年来，R 的受欢迎程度已经大幅上升。

工作机会

那么，在需求方面，R 和 Python 都呈现出积极的趋势。 然而，需要 Python 的数据科学工作数量几乎是需要 R 的工作数量的 1.5 倍。

Python 在 R 之前就已经出现在市场上，除了数据科学之外，它还有许多其他用途。 数据分析中对 R 的需求高于 Python，它是该角色最需要的技能。

2014 年使用 R 的数据分析师比例为 58%，而 Python 用户为 42%。 在提供工作机会方面，最好的数据科学语言是 SQL 。

行业

虽然 R 在学术界更为流行，但 Python 在生产中很流行。 由于 Python 已经是一种成熟的编程语言，因此许多公司更喜欢它而不是 R。

但是，R 是由学者出于学术目的而开发的。 所以，如果你想进入学术界，你就需要学习R。R是学术界长期以来的宠儿，最近才进入企业界。

R 与 Python：对于初学者来说，什么更好？

R 和 Python 在数据科学领域都很流行。 他们越来越受欢迎。 它们在易于学习方面也有所不同。 虽然 R 有一个陡峭的学习曲线，但在一开始，Python 很简单，并且可以更快地学习它。 学习 Python 是线性的，但如果你完成了基础，学习 R 不再是问题。

• 如果你对编程一窍不通，你应该从Python开始
• 如果你有编程经验，你应该从R开始

学习这两种语言会很有趣。 程序员选择 Python 有多种原因，但 R 将帮助您进行数据分析和建模。

最后的想法

Python 和 R 都有自己的怪癖。 虽然 R 更适合可视化，但Python 更适合抓取。 这完全取决于您的技能水平和目的。

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对于机器学习，您必须学习 Python，但对于统计学习，R 将是更好的选择。