数据分析用R还是python

R 和 Python 都是适合用来进行数据分析的工具,只不过会根据应用场景、开发环境、语言特点等条件来有选择的使用。同时学习两门语言能够博采众长,知道何时采用何种工具能够最精确、快速的解决问题才是我们的目的所在。

R是用于统计分析绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具

Python提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型,以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言 [2] 随着版本的不断更新和语言新功能的添加,逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

语言特点对比:

1)数据结构方面,由于是从科学计算的角度出发,R 中的数据结构非常简单,主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制,多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(Key-Value)等等。

2)Python 与 R 相比速度要快。Python 可以直接处理上 G 的数据,R 不行。R 分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据,因此 R 不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果。

3)Python 是一套比较平衡的语言,各方面都可以,无论是对其他语言的调用,和数据源的连接、读取,对系统的操作,还是正则表达和文字处理,Python 都有着明显优势。而 R 是在统计方面比较突出。

4)Python 的 pandas 借鉴了 R 的 dataframes,R 中的 rvest 则参考了 Python 的 BeautifulSoup,两种语言在一定程度上存在互补性。通常,我们认为 Python 比 R 在计算机编程、网络爬虫上更有优势,而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具

     

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