数据分析：R还是Python更好

在本文中，我们将解释R和Python，并说明哪个更适合进行数据分析：R还是Python。

Python和R都是受欢迎的 统计 编程语言。虽然 R的 功能是考虑到统计学家的需求（考虑到R强大的数据可视化功能）， Python 则因其简单的语法而备受赞誉。

什么是R

R是一种统计编程语言 ，主要由统计学家、数据挖掘专家和数据分析师使用。R专门用于统计分析和可视化，因此这是它最大的优势。在R中，有数百个经过充分验证的用于这些任务的包和库。R的集成开发环境（IDE）RStudio也提供了另一个优势。还有其他出色的Python IDE可供选择，如Spyder、Anaconda或PyCharm，但它们是否与RStudio相媲美还有待商榷。

R 最初主要在学术界和研究领域使用，但商业界最近也发现了R。R现在是商业界增长最快的统计语言之一。

R的 庞大社区通过邮件组、用户贡献的文档和非常活跃的Stack Overflow组提供帮助，这是它的主要优势之一。任何人都可以随时为其中一个庞大的经过策划的R包存储库CRAN做出贡献。

这些包是一系列R函数和数据的集合，允许您快速访问最新的技术和功能，无需从头开始编写一切。

R的主要 缺点 之一是它要求您掌握大量的包和库，这可能会大大提高学习曲线。

例如，要在R中操作数据，您可能需要 dplyr、ggplot2、readr 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

• 在基本金融工具中使用R。

• 它被视为执行科学的替代方法。

• R是最常用的数据科学语言。

• 它有助于数据导入和清洗。

什么是Python

Python 是一种高级、面向对象、动态的、多用途的编程语言，即多范式语言。Python的语法、动态类型和解释性质使它成为一种出色的脚本语言。

Python是一种通用的编程语言，可用于创建网站、自动化活动和执行数据分析。Python最大的优势是它能够同时执行许多任务。尽管本文重点关注数据分析，但它通常需要与网站开发和机器学习相结合。通过使用一个工具，如Python，来处理所有这些任务既方便又强大。此外，Python提供了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库的创建仍在进行中，并且与R的库相比，它们还没有得到很好的建立。由于Python消耗大量内存，处理速度也因包的不同而闻名，通常较慢。

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公司。事实上，大型公司经常同时使用两种编程语言，以充分发挥各自的特点。

Python的用途

• 数据分析和机器学习- Python经常在现代技术中使用，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。

• 网站开发

• 自动化或脚本

• 软件测试和原型制作

• 游戏开发

• 语言开发

• 数据可视化

• 金融

• 编程应用

• 日常任务

• 它是机器人技术中流行的语言，经常用于机器人流程自动化。

R Vs Python:总体数据

许多统计数据比较R和Python在网络上的采用和流行度。虽然这些数据经常为我们提供这两种语言在计算机科学领域的进展提供了一个良好的认识，但是直接对比它们是困难的。这是因为R仅在数据科学环境中使用，而Python则广泛应用于包括网站开发在内的各个行业。

这常常会导致在Python的排名结果上有一定的偏见，但工资受到一定的负面影响。

R Vs Python:在数据分析方面

看一下最近有关数据分析使用的编程语言的调查，R通常是一个明显的赢家。特别是在关注Python和R的数据分析社区时出现了类似的趋势。

尽管以上数据如此，但有迹象表明越来越多的人正在从R转向Python。此外，越来越多的人在适当的时候同时使用两种语言的组合。这正是我们建议我们的学生做的。

如果你想从事数据科学工作，你需要精通这两种语言。根据职业趋势，这两种技能都很高需求，收入也远高于平均水平。

哪种语言更适合数据分析: R还是Python

所以，哪种语言更适合数据分析: Python还是R？这完全取决于你打算用每种语言做什么。对于纯粹的统计工作，R是更可取的选择。它主要设计用于统计计算，因此在此方面表现出色。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，如数组、矩阵、向量和各种数据对象。R还具有进行数据清洗和整理活动的能力，使数据更易于消化和更准确。

另一方面，Python非常适用于机器学习。此外，Python是一种强大且灵活的编程语言，学习它是有意义的，因为你在构建应用程序类型方面不会受限制。Python提供了良好的数据可视化功能，帮助数据分析师理解他们正在研究的材料。借助诸如Matplotlib和Plotly等库和API，Python使数据可视化变得简单。Python处理大数据的能力也是数据分析的另一个优势，部分得益于它通过PyDoop软件包与Hadoop兼容，该软件包提供了与Hadoop的API接口。

当然还有其他差异，但归根结底，最终取决于什么对你和你的项目最好。当然，也没有说你不能学习两者，因为它们都非常易读和简单学习，而且有许多社区工具可帮助你入门并解决代码问题。

结论

在本文中，我们通过在各个方面比较它们，学习了Python和R及它们的应用，并确定了哪种语言在数据分析方面更优秀。