用於資料分析：R 還是 Python 更好？

---

在本文中，我們將解釋 R 和 Python，並比較哪一個更適合資料分析。

Python 和 R 都是流行的統計程式語言。雖然R的功能是為統計學家設計的（考慮到 R 強大的資料視覺化功能），但Python因其簡單的語法而經常受到好評。

什麼是 R？

R 是一種統計程式語言，主要用於統計學家、資料探勘人員和資料分析師。R 專為統計分析和視覺化而建立，因此這是其最大的優勢。在 R 中，有數百個完善的包和庫可用於這些任務。R 的整合開發環境 (IDE) RStudio 提供了另一個優勢。雖然還有其他優秀的 Python IDE 可供選擇，例如 Spyder、Anaconda 或 PyCharm，但它們是否與 RStudio 同等優秀值得商榷。

R最初主要用於學術界和研究領域，但最近商界也發現了 R。R 現在是商界增長最快的統計語言之一。

R 的強大之處在於其龐大的社群，該社群透過郵件組、使用者貢獻的文件和非常活躍的 Stack Overflow 社群提供幫助。還有一個名為 CRAN 的大型精選 R 包儲存庫，任何人都可以輕鬆地為其貢獻程式碼。

這些包是 R 函式和資料的集合，允許您快速訪問最新的技術和功能，而無需從頭編寫所有內容。

R 的一個主要缺點是它要求您掌握大量的包和庫，這可能會大大增加學習曲線。

例如，要在 R 中操作資料，您可能需要dplyr、ggplot2、readr 和tidyr 等，而在 Python 中，您只需要 pandas 包即可。另一個問題是 R 難以嵌入到 Web 應用程式中，而 Python 可以。

R 的用途

• R 用於基本的金融工具。

• 它被視為科學執行的替代方法。

• R 是資料科學中最常用的語言。

• 它有助於資料匯入和清理。

什麼是 Python？

Python 是一種高階、面向物件、動態的和多用途程式語言，即多正規化語言。Python 的語法、動態型別和解釋特性使其成為一種極好的指令碼語言。

Python 是一種通用程式語言，可用於建立網站、自動化活動和執行資料分析。Python 最大的優勢在於它能夠同時執行多項任務。雖然本文重點關注資料分析，但這項工作通常伴隨著 Web 開發和機器學習。使用 Python 等單一工具來處理所有這些任務既方便又強大。此外，Python 提供越來越多的資料分析模組，並逐漸成為當今最流行的程式語言。

另一方面，Python 庫仍在開發中，不像 R 的庫那樣完善。由於 Python 消耗了大量的記憶體，因此其處理速度也因包而異，臭名昭著地慢。

Python 和 R 被各種規模的企業使用，包括谷歌、Facebook、Netflix 和 Uber 等一些世界上最知名的企業。事實上，大型企業經常同時使用這兩種程式語言，以最大限度地利用每種語言的特性。

Python 的用途

• 資料分析和機器學習——Python 經常用於現代技術，例如人工智慧 (AI) 和機器學習。Python 對多個庫的支援使其成為開發機器學習模型的理想選擇。

• Web 開發

• 自動化或指令碼編寫

• 軟體測試和原型設計

• 遊戲開發

• 語言開發

• 資料視覺化

• 金融

• 程式設計應用程式

• 日常任務

• 它是機器人技術中的一種流行語言，經常用於機器人流程自動化。

R 與 Python：一般資料

許多統計資料比較了網路上 R 與 Python 的採用率和普及率。雖然這些資料通常可以很好地瞭解這兩種語言在計算機科學更大生態系統中的發展情況，但將它們並排比較是困難的。其根本原因是 R 僅用於資料科學環境；而 Python 廣泛應用於許多行業，包括 Web 開發。

這通常會影響排名結果，有利於 Python，但薪資受到一定程度的負面影響。

R 與 Python：資料分析資料

檢視最近關於用於資料分析的程式語言的民意調查，R 經常是明顯的贏家。當特別關注 Python 和 R 資料分析社群時，也會出現類似的趨勢。

儘管有以上資料，但有跡象表明越來越多的人從 R 轉向 Python。此外，越來越多的人在合適的情況下同時使用這兩種語言。這正是我們也建議我們的學生去做的事情。

如果您想從事資料科學工作，則需要熟練掌握這兩種語言。根據就業趨勢，這兩種技能都很緊缺，收入遠高於平均水平。

用於資料分析：R 還是 Python 更好？

那麼，對於資料分析來說，哪個更好：Python 還是 R？這完全取決於您打算如何使用它們。對於純粹的統計工作，R 是更好的選擇。它主要設計用於統計計算，因此在統計計算方面表現出色。事實上，R 很可能是構建統計工具和軟體最廣泛使用的語言。R 還支援各種資料型別，例如陣列、矩陣、向量和各種資料物件。R 還具有執行資料清理和整理活動的能力，這使得資料更容易使用且更準確。

另一方面，Python 非常適合機器學習。此外，Python 是一種如此強大而靈活的程式語言，學習它是有意義的，因為您在可以構建的應用程式型別方面不會受到限制。Python 提供良好的資料視覺化功能，這有助於資料分析師理解他們正在檢查的材料。透過 Matplotlib 等庫和 Plotly 等 API，可以輕鬆地視覺化 Python 中的資料。Python 透過 PyDoop 包（它為 Hadoop 提供 API）與 Hadoop 的相容性，在處理大資料方面也具有另一個優勢，這對於資料分析來說非常有益。

當然，還存在其他差異，但最終，這可能取決於什麼最適合您和您的專案。當然，沒有什麼規定說您不能學習兩者，因為它們都非常易於閱讀且易於學習，並且有大量的社群工具可以幫助您入門和排除程式碼故障。

結論

在本文中，我們瞭解了 Python 和 R 及其應用，並透過全面比較它們來了解哪一個更適合資料分析。