Ausführliche Erklärung der R- und Python-Datenanalyse

Welches eignet sich besser für den Datenanalysebereich, R oder Python? Wer ist in bestimmten Situationen im Vorteil? Oder ist das eine von Natur aus in jeder Hinsicht besser als das andere?

Wenn wir eine Programmiersprache für die Datenanalyse auswählen möchten, werden die meisten Menschen meiner Meinung nach an R und Python denken – aber es ist sehr schwierig, eine dieser beiden sehr leistungsstarken und flexiblen Datenanalysesprachen auszuwählen.

Ich gebe zu, dass ich mich zwischen diesen beiden Lieblingssprachen der Datenwissenschaftler nicht für die bessere entscheiden konnte. Um die Sache interessant zu halten, wird in diesem Artikel auf einige Details zu beiden Sprachen eingegangen und die Entscheidungsfindung dem Leser überlassen. Erwähnenswert ist, dass es viele Möglichkeiten gibt, die Vor- und Nachteile beider Sprachen kennenzulernen. Meiner Meinung nach besteht jedoch tatsächlich eine starke Verbindung zwischen den beiden Sprachen.

Stack Overflow-Trendvergleich

Die obige Abbildung zeigt die beiden Trends seit 2008 (als Stack Overflow gegründet wurde) Veränderungen einer Sprache im Laufe der Zeit.

R und Python konkurrieren hart im Bereich der Datenwissenschaft. Werfen wir einen Blick auf ihre jeweiligen Plattformanteile und vergleichen 2016 mit 2017:

Als nächstes Erfahren Sie mehr über diese beiden Sprachen im Hinblick auf anwendbare Szenarien, Datenverarbeitungsfunktionen, Aufgaben, Installationsschwierigkeiten und offene Tools.

Anwendbare Szenarien

R eignet sich für Anwendungsszenarien, in denen Datenanalyseaufgaben eine unabhängige Datenverarbeitung oder einen einzelnen Server erfordern. Python dient als Klebesprache und wird besser verwendet, wenn Datenanalyseaufgaben eine Integration in Webanwendungen erfordern oder wenn ein statistischer Code in eine Produktionsdatenbank eingefügt werden muss.

Aufgabe

Bei der explorativen statistischen Analyse gewinnt R. Es eignet sich hervorragend für Anfänger und statistische Modelle können mit nur wenigen Codezeilen implementiert werden. Python ist als vollständige und leistungsstarke Programmiersprache ein leistungsstarkes Werkzeug für die Bereitstellung von Algorithmen für den Produktionseinsatz.

Datenverarbeitungsfunktionen

Unterstützt durch eine große Anzahl von Softwarepaketen und Bibliotheken für professionelle Programmierer sowie nicht professionelle Programmierer, unabhängig davon, ob sie statistische Tests durchführen oder Um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen, ist die Sprache R praktisch.

Python war anfangs nicht besonders gut in der Datenanalyse, aber mit der Einführung von NumPy, Pandas und anderen Erweiterungsbibliotheken wurde es nach und nach im Bereich der Datenanalyse weit verbreitet.

Entwicklungsumgebung

Für die R-Sprache müssen Sie R Studio verwenden. Für Python stehen viele Python-IDEs zur Auswahl, wobei Spyder und IPython Notebook am beliebtesten sind.

Beliebte Softwarepakete und Bibliotheken

Im Folgenden finden Sie eine Liste der beliebtesten Softwarepakete und Bibliotheken, die von R und Python für Profis und Laien eingeführt wurden Programmierer.

R: Beliebte Pakete für professionelle Programmierer

dplyr, plyr und data table zur Datenmanipulation
stringr zur Stringmanipulation
Zoo für periodische und unregelmäßige Zeitreihen
Datenvisualisierungstools ggvis, lattice und ggplot2
Caret für maschinelles Lernen

R: Beliebte Pakete für nicht professionelle Programmierer

Rattle
R Commander
Deducer

Diese kompletten GUI-Pakete ermöglichen leistungsstarke Datenstatistiken und Modellierungsfunktionen.

Python: Beliebte Bibliothek für professionelle Programmierer

zur Datenanalyse Pandas
für SciPy und NumPy für wissenschaftliches Rechnen
scikit-learn
Diagrammbibliothek für maschinelles Lernen matplotlib
statsmodels Wird zum Erkunden und Schätzen von Daten verwendet statistische Modelle und führen statistische und Unit-Tests durch

Python: eine beliebte Bibliothek für nicht erfahrene Programmierer

Orange Canvas 3.0 ist ein Open-Source-Softwarepaket, das der GPL-Lizenz folgt. Es verwendet einige häufig verwendete Python-Open-Source-Bibliotheken für wissenschaftliche Berechnungen, darunter Numpy, Scipy und Scikit-Learn.

Detaillierter Vergleich zwischen R und Python

Wie am Anfang dieses Artikels erwähnt, besteht eine starke Korrelation zwischen R und Python und die beiden Die Sprache wird immer beliebter. Es ist schwer zu sagen, welches besser ist, und die Integration beider löst viele positive und kollaborative Wellen in der Data-Science-Community aus.

Zusammenfassung

Tatsächlich können alltägliche Benutzer und Datenwissenschaftler beide Sprachen nutzen, da R-Benutzer den Python-Code des rPython-Pakets in R ausführen können in R, und Python-Benutzer können R-Code in einer Python-Umgebung über die RPy2-Bibliothek ausführen.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonAusführliche Erklärung der R- und Python-Datenanalyse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!