R vs. Python データ分析の詳細説明

RとPythonではどちらがデータ分析分野に適していますか?特定の状況では誰が有利ですか?それとも、一方があらゆる点で他方よりも本質的に優れているのでしょうか?

データ分析用のプログラミング言語を選択するとき、ほとんどの人は R と Python を思い浮かべると思います。しかし、これら 2 つの非常に強力で柔軟なデータ分析言語から 1 つを選択するのは非常に困難です。

データ サイエンティストが好むこれら 2 つの言語のうち、どちらが良いかを選択できなかったことを認めます。したがって、物事を面白くするために、この記事では両方の言語について詳しく説明し、意思決定は読者に委ねます。両方の言語の長所と短所を知る方法はたくさんあることは言及しておく価値があります。しかし、私の意見では、実際には 2 つの言語の間には強いつながりがあります。

スタック オーバーフローの傾向の比較

上のグラフは、2008 年 (スタック オーバーフローの設立時) 以降、2 つの言語が時間の経過とともにどのように変化したかを示しています。

R と Python はデータ サイエンスの分野で激しく競争しています。それぞれのプラットフォームのシェアを見て 2016 年と 2017 年を比較してみましょう:

次に、適用可能なシナリオ、データ処理機能、タスクから始めます。インストールの難易度、オープンツールなどの観点からこれら 2 つの言語について説明します。

適用可能なシナリオ

R は、データ分析タスクに独立したコンピューティングまたは単一サーバーが必要なアプリケーション シナリオに適しています。 Python は接着言語として機能し、データ分析タスクで Web アプリケーションとの統合が必要な場合、または統計コードの一部を運用データベースに挿入する必要がある場合に使用すると効果的です。

タスク

探索的な統計分析の実行に関しては、R が勝ちます。初心者に最適で、統計モデルはわずか数行のコードで実装できます。 Python は、完全かつ強力なプログラミング言語であり、運用環境で使用するアルゴリズムを展開するための強力なツールです。

データ処理機能

R 言語は、プロのプログラマと非プロのプログラマ向けの多数のソフトウェア パッケージとライブラリをサポートしているため、統計テストを実行する場合でも、機械学習モデルを作成する場合でも便利です。

Python は当初データ分析があまり得意ではありませんでしたが、NumPy、Pandas、その他の拡張ライブラリの導入により、徐々にデータ分析の分野で広く応用されるようになりました。

開発環境

R言語の場合はR Studioを使用する必要があります。 Python の場合、選択できる Python IDE は数多くありますが、Spyder と IPython Notebook が最も人気があります。

人気のソフトウェア パッケージとライブラリ

以下は、プロおよび非プロのプログラマー向けに R および Python によって発売された最も人気のあるソフトウェア パッケージとライブラリです。

R: プロのプログラマーに人気のパッケージ

データ操作用の dplyr、plyr、およびデータテーブル
文字列操作用の stringr
定期的および不定期時系列動物園
データ視覚化ツール ggvis 、lattice、および ggplot2
機械学習用のキャレット

R: 専門家以外のプログラマに人気のパッケージ

Rattle
R Commander
Deducer

これらの完全な GUI パッケージにより、強力なデータ処理統計およびモデリング機能が可能になります。

Python: プロのプログラマーに人気のライブラリ

pandas
(データ分析用) SciPy と NumPy
機械学習用 scikit-learn
グラフ作成ライブラリmatplotlib
statsmodels データの探索に使用されます、統計モデルを推定し、統計テストと単体テストを実行します

Python: 非専門プログラマーに人気のライブラリ

Orange Canvas 3.0 は、GPL オープン ソース ソフトウェア パッケージに基づいてライセンスされています。 numpy、scipy、scikit-learn など、科学技術コンピューティングによく使用される Python オープン ソース ライブラリをいくつか使用します。

R と Python の詳細な比較

この記事の冒頭で述べたように、R と Python の間には強い相関関係があり、両方の言語の人気が高まっています。どちらが優れているかを言うのは難しいですが、両方を統合することで、データ サイエンス コミュニティに多くの前向きで協力的な波が生まれています。

概要

実際、R ユーザーは rPython パッケージを通じて R で Python コードを実行でき、Python ユーザーは RPy2 ライブラリを通じて R で Python コードを実行できるため、日常ユーザーとデータ サイエンティストは両方の言語を利用できます。 Python 環境で R コードを実行します。

以上がR vs. Python データ分析の詳細説明の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。