Explication détaillée de l'analyse des données R vs Python

Lequel est le plus adapté au domaine de l'analyse de données, R ou Python ? Qui a un avantage dans certaines situations ? Ou l’un est-il intrinsèquement meilleur que l’autre à tous égards ?

Lorsque nous voulons choisir un langage de programmation pour l'analyse de données, je pense que la plupart des gens penseront à R et Python - mais il est très difficile de choisir l'un de ces deux langages d'analyse de données très puissants et flexibles.

J’avoue que je n’ai pas réussi à choisir le meilleur entre ces deux langages préférés des data scientists. Donc, pour que les choses restent intéressantes, cet article entrera dans quelques détails sur les deux langues et laissera la prise de décision au lecteur. Il convient de mentionner qu’il existe de nombreuses façons de connaître les avantages et les inconvénients des deux langues. Cependant, à mon avis, il existe en réalité un lien fort entre les deux langues.

Comparaison des tendances de Stack Overflow

La figure ci-dessus montre les deux tendances depuis 2008 (date de création de Stack Overflow) changements dans une langue au fil du temps.

R et Python sont en concurrence féroce dans le domaine de la science des données. Jetons un coup d'œil à leurs parts de plateforme respectives et comparons 2016 à 2017 :

Ensuite, nous en apprendra davantage sur ces deux langages en termes de scénarios applicables, de capacités de traitement des données, de tâches, de difficulté d'installation et d'outils ouverts.

Scénarios applicables

R convient aux scénarios d'application dans lesquels les tâches d'analyse de données nécessitent un ordinateur indépendant ou un serveur unique. Python sert de langage de liaison et est mieux utilisé lorsque les tâches d'analyse de données nécessitent une intégration avec des applications Web ou lorsqu'un morceau de code statistique doit être inséré dans une base de données de production.

Tâche

Lors de l'analyse statistique exploratoire, R gagne. C'est idéal pour les débutants et les modèles statistiques peuvent être implémentés en quelques lignes de code seulement. Python, en tant que langage de programmation complet et puissant, est un outil puissant pour déployer des algorithmes destinés à une utilisation en production.

Capacités de traitement des données

Prises en charge par un grand nombre de progiciels et de bibliothèques pour les programmeurs professionnels ainsi que pour les programmeurs non professionnels, qu'il s'agisse d'effectuer des tests statistiques ou Pour créer des modèles d’apprentissage automatique, le langage R est pratique.

Python n'était pas particulièrement doué pour l'analyse de données au départ, mais avec le lancement de NumPy, Pandas et d'autres bibliothèques d'extensions, il est progressivement devenu largement utilisé dans le domaine de l'analyse de données.

Environnement de développement

Pour le langage R, vous devez utiliser R Studio. Pour Python, il existe de nombreux IDE Python parmi lesquels choisir, Spyder et IPython Notebook étant les plus populaires.

Progiciels et bibliothèques populaires

Ce qui suit est une liste des progiciels et bibliothèques les plus populaires lancés par R et Python pour les professionnels et les non-professionnels. programmeurs.

R : packages populaires pour les programmeurs professionnels

dplyr, plyr et table de données pour la manipulation de données
stringr pour la manipulation de chaînes
Zoo de séries chronologiques périodiques et irrégulières
Outils de visualisation de données ggvis, lattice et ggplot2
caret pour l'apprentissage automatique

R : packages populaires pour les non-programmeurs

Rattle
R Commander
Deducer

Ces packages GUI complets permettent de puissantes statistiques de données et fonctions de modélisation.

Python : bibliothèque populaire pour les programmeurs professionnels

pour l'analyse de données pandas
pour SciPy et NumPy pour le calcul scientifique
scikit-learn
bibliothèque de graphiques pour l'apprentissage automatique matplotlib
statsmodels Utilisé pour explorer les données, estimer modèles statistiques et effectuer des tests statistiques et unitaires

Python : une bibliothèque populaire pour les programmeurs non experts

Orange Canvas 3.0 est un progiciel open source qui suit la licence GPL. Il utilise certaines bibliothèques open source Python couramment utilisées pour le calcul scientifique, notamment numpy, scipy et scikit-learn.

Comparaison détaillée entre R et Python

Comme mentionné au début de cet article, il existe une forte corrélation entre R et Python, et les deux La langue devient de plus en plus populaire. Il est difficile de dire lequel est le meilleur, et l’intégration des deux crée de nombreuses vagues positives et collaboratives dans la communauté de la science des données.

Résumé

En fait, les utilisateurs quotidiens et les data scientists peuvent profiter des deux langages, car les utilisateurs de R peuvent exécuter dans R via le code Python du package rPython dans R et les utilisateurs Python peuvent exécuter du code R dans un environnement Python via la bibliothèque RPy2.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!