數據科學中的 Python 與 R：這是您應該選擇的……

每個部門都有一場盛大的辯論，比如，誰是更好的隊長，Virat Kohli 還是 Sourav Ganguly？ 或者誰是更好的廚師，戈登拉姆齊或傑米奧利弗？ 在數據科學領域，類似的爭論是關於 Python 和 R。它們都是用於該領域各種任務的流行語言。 他們每個人都有自己的優點和缺點。

您可以閱讀有關要學習的 6 大編程語言 - 2019 年需求旺盛的博客，了解Python、R 和其他頂級語言及其需求。

它們在某些方面是相似的（它們都是開源和免費的），但它們也有一些明顯的不同。 在本文中，我們將討論 Python 和 R 之間的主要區別，並找出兩者中哪一個是最好的。

什麼是 Python？

Python 是最流行的編程語言之一。 它於 1989 年發布，從那時起，它已成為編碼界家喻戶曉的名字。 儘管它自 90 年代就已經可用，但 Python 僅在幾年前才進入數據科學領域。 但在很短的時間內，它已經發展成為一種強大的語言，對數據科學有很多優勢。

它擁有多個用於機器學習和深度學習的專用庫，使數據科學家能夠快速部署強大的數據模型。

它流行的庫是 Scipy、Pandas、Seaborn 和 Numpy。 您可以使用 Python 更大規模地部署機器學習。 數據科學家使用 Python 進行網頁抓取、數據整理和許多其他任務。

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什麼是R？

做統計分析，很多人會選擇R。它是20年前開發的。 R 具有用於人們可以執行的幾乎所有類型分析的庫。

許多數據科學家比其他人更喜歡 R（而且許多人仍然如此）。 R 支持引人注目的數據可視化，因此生成報告要好得多。

R 允許您通過其框架創建出色的 Web 應用程序。 這種編程語言使構建數據模型相對更加舒適，因為它在多個步驟中分解了複雜的過程。

即使有所有這些優點，R 也有一些缺點，表現為性能緩慢和缺乏 Web 框架。

數據收集的差異

Python 讓您可以直接從網絡獲取數據。 您可以為此目的使用請求庫。 通過請求和漂亮的湯，您甚至可以使用維基百科上的表格中的數據。

Python 還允許您從 JSON 或 CSV 獲取數據。

另一方面，R 允許您從 Excel 和 CSV 導入數據。 它在網絡抓取方面不如 Python 有效，但通過 Rvest 和 magrittr，它在一定程度上解決了這個問題。 它們類似於請求和美麗的肥皂。

您也可以將 SPSS 或 Minitab 中的文件轉換為 R 數據框。

數據探索的差異

Python 讓您可以使用數據分析庫Pandas來發現數據。 它將數據組織成數據框。 您可以輕鬆清理數據幀（例如使用 0 刪除 NaN 值）。

Pandas 可以讓您保存大量數據，並為您提供多種功能來有效地顯示數據。

R 在數據探索方面更有效，因為它是為此目的而設計的。 您可以使用 R 應用統計測試、構建概率分佈和使用數據挖掘技術。

R 非常適合優化、信號處理、分析和隨機數生成。

數據可視化的差異

要通過 Python 進行數據可視化，您必須使用 IPython Notebook 或 Matplotlib 庫。 該庫可以為您擁有的數據創建圖表。

如果您對開發高級圖表感興趣，可以使用 Plot.ly。 在數據可視化方面，R 比 Python 要好得多。 它有許多軟件包，可讓您為數據開發引人注目的視覺效果。

它有一個圖形模塊，使您能夠為所有數據矩陣創建基本圖。 您也可以使用ggplot2在 R 中製作更高級的繪圖。

其他差異

人氣

Python 在數據科學領域比 R 更受歡迎。 2017 年，Python 是最流行的編程語言，而 R 在當時排在第 6 位。

所以我們可以說Python 比 R 更受歡迎。 然而，這些年來，R 的受歡迎程度已經大幅上升。

工作機會

那麼，在需求方面，R 和 Python 都呈現出積極的趨勢。 然而，需要 Python 的數據科學工作數量幾乎是需要 R 的工作數量的 1.5 倍。

Python 在 R 之前就已經出現在市場上，除了數據科學之外，它還有許多其他用途。 數據分析中對 R 的需求高於 Python，它是該角色最需要的技能。

2014 年使用 R 的數據分析師比例為 58%，而 Python 用戶為 42%。 在提供工作機會方面，最好的數據科學語言是 SQL 。

行業

雖然 R 在學術界更為流行，但 Python 在生產中很流行。 由於 Python 已經是一種成熟的編程語言，因此許多公司更喜歡它而不是 R。

但是，R 是由學者出於學術目的而開發的。 所以，如果你想進入學術界，你就需要學習R。R是學術界長期以來的寵兒，最近才進入企業界。

R 與 Python：對於初學者來說，什麼更好？

R 和 Python 在數據科學領域都很流行。 他們越來越受歡迎。 它們在易於學習方面也有所不同。 雖然 R 有一個陡峭的學習曲線，但在一開始，Python 很簡單，並且可以更快地學習它。 學習 Python 是線性的，但如果你完成了基礎，學習 R 不再是問題。

• 如果你對編程一竅不通，你應該從Python開始
• 如果你有編程經驗，你應該從R開始

學習這兩種語言會很有趣。 程序員選擇 Python 有多種原因，但 R 將幫助您進行數據分析和建模。

最後的想法

Python 和 R 都有自己的怪癖。 雖然 R 更適合可視化，但Python 更適合抓取。 這完全取決於您的技能水平和目的。

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對於機器學習，您必須學習 Python，但對於統計學習，R 將是更好的選擇。