用于数据分析：R 还是 Python 更好？

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在本文中，我们将解释 R 和 Python，并比较哪一个更适合数据分析。

Python 和 R 都是流行的统计编程语言。虽然R的功能是为统计学家设计的（考虑到 R 强大的数据可视化功能），但Python因其简单的语法而经常受到好评。

什么是 R？

R 是一种统计编程语言，主要用于统计学家、数据挖掘人员和数据分析师。R 专为统计分析和可视化而创建，因此这是其最大的优势。在 R 中，有数百个完善的包和库可用于这些任务。R 的集成开发环境 (IDE) RStudio 提供了另一个优势。虽然还有其他优秀的 Python IDE 可供选择，例如 Spyder、Anaconda 或 PyCharm，但它们是否与 RStudio 同等优秀值得商榷。

R最初主要用于学术界和研究领域，但最近商界也发现了 R。R 现在是商界增长最快的统计语言之一。

R 的强大之处在于其庞大的社区，该社区通过邮件组、用户贡献的文档和非常活跃的 Stack Overflow 社区提供帮助。还有一个名为 CRAN 的大型精选 R 包存储库，任何人都可以轻松地为其贡献代码。

这些包是 R 函数和数据的集合，允许您快速访问最新的技术和功能，而无需从头编写所有内容。

R 的一个主要缺点是它要求您掌握大量的包和库，这可能会大大增加学习曲线。

例如，要在 R 中操作数据，您可能需要dplyr、ggplot2、readr 和tidyr 等，而在 Python 中，您只需要 pandas 包即可。另一个问题是 R 难以嵌入到 Web 应用程序中，而 Python 可以。

R 的用途

• R 用于基本的金融工具。

• 它被视为科学执行的替代方法。

• R 是数据科学中最常用的语言。

• 它有助于数据导入和清理。

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什么是 Python？

Python 是一种高级、面向对象、动态的和多用途编程语言，即多范式语言。Python 的语法、动态类型和解释特性使其成为一种极好的脚本语言。

Python 是一种通用编程语言，可用于创建网站、自动化活动和执行数据分析。Python 最大的优势在于它能够同时执行多项任务。虽然本文重点关注数据分析，但这项工作通常伴随着 Web 开发和机器学习。使用 Python 等单一工具来处理所有这些任务既方便又强大。此外，Python 提供越来越多的数据分析模块，并逐渐成为当今最流行的编程语言。

另一方面，Python 库仍在开发中，不像 R 的库那样完善。由于 Python 消耗了大量的内存，因此其处理速度也因包而异，臭名昭著地慢。

Python 和 R 被各种规模的企业使用，包括谷歌、Facebook、Netflix 和 Uber 等一些世界上最知名的企业。事实上，大型企业经常同时使用这两种编程语言，以最大限度地利用每种语言的特性。

Python 的用途

• 数据分析和机器学习——Python 经常用于现代技术，例如人工智能 (AI) 和机器学习。Python 对多个库的支持使其成为开发机器学习模型的理想选择。

• Web 开发

• 自动化或脚本编写

• 软件测试和原型设计

• 游戏开发

• 语言开发

• 数据可视化

• 金融

• 编程应用程序

• 日常任务

• 它是机器人技术中的一种流行语言，经常用于机器人流程自动化。

R 与 Python：一般数据

许多统计数据比较了网络上 R 与 Python 的采用率和普及率。虽然这些数据通常可以很好地了解这两种语言在计算机科学更大生态系统中的发展情况，但将它们并排比较是困难的。其根本原因是 R 仅用于数据科学环境；而 Python 广泛应用于许多行业，包括 Web 开发。

这通常会影响排名结果，有利于 Python，但薪资受到一定程度的负面影响。

R 与 Python：数据分析数据

查看最近关于用于数据分析的编程语言的民意调查，R 经常是明显的赢家。当特别关注 Python 和 R 数据分析社区时，也会出现类似的趋势。

尽管有以上数据，但有迹象表明越来越多的人从 R 转向 Python。此外，越来越多的人在合适的情况下同时使用这两种语言。这正是我们也建议我们的学生去做的事情。

如果您想从事数据科学工作，则需要熟练掌握这两种语言。根据就业趋势，这两种技能都很紧缺，收入远高于平均水平。

用于数据分析：R 还是 Python 更好？

那么，对于数据分析来说，哪个更好：Python 还是 R？这完全取决于您打算如何使用它们。对于纯粹的统计工作，R 是更好的选择。它主要设计用于统计计算，因此在统计计算方面表现出色。事实上，R 很可能是构建统计工具和软件最广泛使用的语言。R 还支持各种数据类型，例如数组、矩阵、向量和各种数据对象。R 还具有执行数据清理和整理活动的能力，这使得数据更容易使用且更准确。

另一方面，Python 非常适合机器学习。此外，Python 是一种如此强大而灵活的编程语言，学习它是有意义的，因为您在可以构建的应用程序类型方面不会受到限制。Python 提供良好的数据可视化功能，这有助于数据分析师理解他们正在检查的材料。通过 Matplotlib 等库和 Plotly 等 API，可以轻松地可视化 Python 中的数据。Python 通过 PyDoop 包（它为 Hadoop 提供 API）与 Hadoop 的兼容性，在处理大数据方面也具有另一个优势，这对于数据分析来说非常有益。

当然，还存在其他差异，但最终，这可能取决于什么最适合您和您的项目。当然，没有什么规定说您不能学习两者，因为它们都非常易于阅读且易于学习，并且有大量的社区工具可以帮助您入门和排除代码故障。

结论

在本文中，我们了解了 Python 和 R 及其应用，并通过全面比较它们来了解哪一个更适合数据分析。