R vs. Python資料分析詳解

R和Python兩者誰比較適合資料分析領域？在某些特定情況下誰會更有優勢？還是一個天生在各方面都比另一個更好？

當我們想要選擇一種程式語言進行資料分析時，相信大多數人都會想到R和Python——但是從這兩個非常強大、靈活的資料分析語言中二選一是非常困難的。

我承認我還沒能從這兩位資料科學家喜愛的語言中選出更好的那一個。因此，為了使事情變得有趣，本文將介紹一些關於這兩種語言的詳細信息，並將決策權留給讀者。值得一提的是，有許多途徑可以了解這兩種語言各自的優缺點。然而在我看來，這兩種語言之間其實有著強烈的關聯。

Stack Overflow趨勢比較

#上圖顯示了自從2008年（Stack Overflow 成立）以來，這兩種語言隨著時間的推移而發生的變化。

R和Python在資料科學領域展開激烈競爭，我們來看看他們各自的平台份額，並將2016與2017年進行比較：

接下來我們將從適用場景、資料處理能力、任務、安裝難度以及開放工具等方面詳細了解這兩種語言。

適用場景

R適用於資料分析任務需要獨立運算或單一伺服器的應用場景。 Python作為一種黏合劑語言，在資料分析任務中需要與Web應用程式整合或當一條統計程式碼需要插入生產資料庫時，使用Python更好。

任務

在進行探索性統計分析時，R勝出。它非常適合初學者，統計模型僅需幾行程式碼即可實現。 Python作為一個完整而強大的程式語言，是部署用於生產使用的演算法的有力工具。

資料處理能力

有了大量針對專業程式設計師以及非專業程式設計師的軟體包和函式庫的支持，不管是執行統計測試還是創建機器學習模型，R語言都得心應手。

Python最初在資料分析方面並不是特別擅長，但隨著NumPy、Pandas以及其他擴充函式庫的推出，它已經逐漸在資料分析領域獲得了廣泛的應用。

開發環境

對於R語言，需要使用R Studio。對於Python，有許多Python IDE可供選擇，其中Spyder和IPython Notebook是最受歡迎的。

熱門軟體包和庫

下面羅列了R和Python推出的針對專業以及非專業程式設計師的最熱門的軟體包和函式庫。

R：針對專業程式設計師的熱門軟體包

#用於資料操作的dplyr、plyr和data table
用於字串操作的stringr
定期和不定期時間序列zoo
資料視覺化工具ggvis、lattice 和ggplot2
用於機器學習的caret

R：針對非專業程式設計師的熱門軟體包

Rattle
R Commander
Deducer

這些完整的GUI套件可以實現強大的數據統計和建模功能。

Python：針對專業程式設計師的熱門函式庫

#用於資料分析的pandas
用於科學計算的SciPy 和 NumPy
用於機器學習的 scikit-learn
##圖表庫matplotlibstatsmodels
用來探索數據，估算統計模型，並執行統計測試和單元測試

Python：針對非專業程式設計師的熱門庫

Orange Canvas 3.0是遵循GPL協定的開源軟體包。它使用一些常用的Python開源函式庫進行科學計算，包括numpy、scipy和scikit-learn。

R 和Python 詳細比較

#如本文開頭所提到的，R和Python之間有很強的關聯，而這兩種語言日益普及。很難說哪一種更好，它們兩者的整合在數據科學界激起了許多積極和協作的波瀾。

總結

事實上，日常使用者和資料科學家可以同時利用這兩者語言，因為R使用者可以在R中透過rPython套件來運行R中的Python程式碼，而Python用戶可以透過RPy2函式庫在Python環境中執行R程式碼。

以上是R vs. Python資料分析詳解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！