Python 与 R 中的探索性数据分析

Python 与 R 中的探索性数据分析

Python 和 R 编程是数据科学家最广泛使用的两种数据分析语言。在执行不同的分析过程时,两种编程语言都有各自的优缺点。因此,数据科学家在这些编程语言之间来回切换以执行数据探索。某些数据分析技术最好用 Python 和其他 R 语言来实现,因此人们应该了解不同方法的最佳语言,以简化他们的数据科学项目和需求。

在这几个过程中,探索性数据分析 (EDA) 是数据科学家在获取数据后要做的第一件事。这有助于他们主要通过用几个图表来可视化数据来了解数据,以研究其特征。探索性数据分析技术不仅可以让数据科学家了解信息的传播情况,还可以提供洞察力,帮助他们为项目制定计划。

对于数据科学家来说,用单变量、双变量和多变量图来发现异常值、数据点的分布等是最有效的方法,因为它可以帮助他们进行数据直觉策略。

EDA With R

R programming 的 ggplot2 是所有语言中最好的可视化库之一,这也是许多有抱负的数据科学家选择学习 R 而不是 Python 编程的主要原因。掌握可视化不仅有助于总结数据,而且还可用于以有效和引人入胜的方式传达对数据的见解。

ggplot2 的写入算法由于其语法和默认输出图具有精美的图形,因此具有直观性。在其他库中,只需编写额外的代码来美化绘图。但是,ggplot2 会自动执行此操作,从而消除了修改图形以增强图形的必要性。此外,可以修改绘图,以便添加层,以逐步改进可视化。这使得数据科学家能够在继续探索时,通过不同的方式来逐步探索。

EDA With Python

通过 Python 调查数据通常使用 matplotlib 和 seaborn 进行。但是,matplotlib 和 seaborn 的语法可能会让很多人望而生畏。尽管 matplotlib 是一个强大的工具,但它需要进行一些更改才能绘制出吸引人的图。这是一个繁琐的过程,并且破坏了喜欢在第一时间获得信息丰富且优雅的视觉效果的数据科学家的体验。

Seaborn 是在 matplotlib 的基础上建立起来的,与 matplotlib 相比有着显著的优势,但在代码实现的可读性和直观性方面还比较落后。数据科学家很难记住语法,这就是他们查看文档的原因。

由于 ggplot2 相对于 matplotlib 和 seaborn 的优势,开发人员致力于在 Python 中引入它。然而,它无法实现,因为它无法复制它在 R 中的方式。Python 中的 ggplot2 与 matplotlib 一样繁琐,因此妨碍了用户体验。

EDA With Statistics

除了可视化之外,EDA 还采用推理统计方法进行,以更好地理解数据。在统计中,R 是一个显而易见的选择,因为它是通过将统计学家牢记在心而发展起来的。R 的输出结构非常好,易于理解,但对于基本统计数据,Python 的输出更恰到好处。然而,在 EDA 中,数据科学家还实施统计模型以深入了解数据。因此,回归 R 编程输出更容易解释,以便做出明智的决策和进行深入的数据分析。

Outlook

Python 和 R 都适用于 EDA,但后者由于其易用性和可读性而优于前者。由于 EDA 主要通过可视化执行,而且其中一部分侧重于统计,R 在可视化和统计方面都是最好的,因此可以选择 R 来进行 EDA。

作者:ROHIT YADAV

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