r和python数据分析的区别有哪些
2024-04-27 16:23
1. r和python数据分析的区别有哪些
什么是R语言？ R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。 相关推荐：《Python教程》 R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。 Python与R语言的共同特点 Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。 Python和R两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且代码可移植性强。 Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。 Python与R语言的区别 数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，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。 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(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。 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。 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。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。
2. python和r数据分析哪个更好
2012年的时候我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代R在学术界的地位。不知道是不是因为大数据时代的到来。 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（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。所以有人说：Python=R+SQL/Hive，并不是没有道理的。 Python的一个最明显的优势在于其胶水语言的特性，很多书里也都会提到这一点，一些底层用C写的算法封装在Python包里后性能非常高效 (Python的数据挖掘包Orange canve 中的决策树分析50万用户10秒出结果，用R几个小时也出不来，8G内存全部占满)。但是，凡事都不绝对，如果R矢量化编程做得好的话（有点小难度），会 使R的速度和程序的长度都有显著性提升。 R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。 相比之下，Python之前在这方面贫乏不少。但是，现在Python有了 pandas。pandas提供了一组标准的时间序列处理工具和数据算法。因此，你可以高效处理非常大的时间序列，轻松地进行切片/切块、聚合、对定期 /不定期的时间序列进行重采样等。可能你已经猜到了，这些工具中大部分都对金融和经济数据尤为有用，但你当然也可以用它们来分析服务器日志数据。于是，近 年来，由于Python有不断改良的库（主要是pandas），使其成为数据处理任务的一大替代方案。 做过几个实验： 1. 用python实现了一个统计方法，其中用到了ctypes，multiprocess。 之后一个项目要做方法比较，又用回R，发现一些bioconductor上的包已经默认用parallel了。（但那个包还是很慢，一下子把所有线程都用掉了，导致整个电脑使用不能，看网页非常卡~） 2. 用python pandas做了一些数据整理工作，类似数据库，两三个表来回查、匹配。感觉还是很方便的。虽然这些工作R也能做，但估计会慢点，毕竟几十万行的条目了。 3. 用python matplotlib画图。pyplot作图的方式和R差异很大，R是一条命令画点东 西，pylot是准备好了以后一起出来。pyplot的颜色选择有点尴尬，默认颜色比较少，之后可用html的颜色，但是名字太长了~。pyplot 的legend比R 好用多了，算是半自动化了。pyplot画出来后可以自由拉升缩放，然后再保存为图片，这点比R好用。 总的来说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。但是数据分析其实不仅仅是统计，前期的数据收集，数据处理，数据抽样，数据聚类，以及比较复杂的数据挖掘算法，数据建模等等 这些任务，只要是100M以上的数据，R都很难胜任，但是Python却基本胜任。 结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。 但世上本没有最好的软件或程序，也鲜有人能把单一语言挖掘运用到极致。尤其是很多人早先学了R，现在完全不用又舍不得，所以对于想要学以致用的人来说，如果能把R和Python相结合，就更好不过了。
3. 帮助分析是R还是Python
Ross Ihaka和Robert Gentleman于1995年在S语言中创造了 开源语言R，目的是专注于提供更好和更人性化的方式做数据分析、统计和图形模型的语言。 起初R主要是在学术和研究使用，但近来企业界发现R也很不错。这使得中的R成为企业中使用的全球发展最快的统计语言之一。 R的主要优势是它有一个庞大的社区，通过邮件列表，用户贡献的文档和一个非常活跃的堆栈溢出组提供支持。还有CRAN镜像，一个用户可以很简单地创造的一个包含R包的知识库。这些包有R里面的函数和数据，各地的镜像都是R网站的备份文件，完全一样，用户可以可以选择离你最近的镜像访问最新的技术和功能，而无需从头开发。 如果你是一个有经验的程序员，你可以不会觉得使用R可以提高效率，但是，你可能会发现学习R经常会遇到瓶颈。幸运的是现在的资源很多。 关于Python的介绍 Python是由Guido van Rossem创建于1991年，并强调效率和代码的可读性。希望深入的数据分析或应用统计技术的程序员是Python的主要用户。 当你越需要在工程环境中工作，你会越喜欢Python。它是一种灵活的语言，在处理一些新东西上表现很好，并且注重可读性和简单性，它的学习曲线是比较低的。 和R类似，Python也有包，pypi是一个Python包的仓库,里面有很多别人写好的Python库。 Python也是一个大社区，但它是一个有点比较分散，因为它是一个通用的语言。然而，Python自称他们在数据科学中更占优势地位：预期的增长，更新颖的科学数据应用的起源在这里。 R和Python：数字的比较 在网上可以经常看到比较R和Python人气的数字，虽然这些数字往往就这两种语言是如何在计算机科学的整体生态系统不断发展，但是很难并列进行比较。主要的原因是，R仅在数据科学的环境中使用，而Python作为一种通用语言，被广泛应用于许多领域，如网络的发展。这往往导致排名结果偏向于Python，而且从业者工资会较低。 R如何使用？ R主要用于当数据分析任务需要独立的计算或分析单个服务器。这是探索性的工作，因为R有很多包和随时可用的测试，可以提供提供必要的工具，快速启动和运行的数量庞大几乎任何类型的数据分析。R甚至可以是一个大数据解决方案的一部分。 当开始使用R的时候，最好首先安装RStudio IDE。之后建议你看看下面的流行包： •dplyr, plyr 和 data.table 可以轻松操作包 •stringr 操作字符串 •zoo做定期和不定期的时间序列工作 •ggvis, lattice, and ggplot2 进行数据可视化 •caret 机器学习 Python如何使用？ 如果你的数据分析任务需要使用Web应用程序，或代码的统计数据需要被纳入生产数据库进行集成时你可以使用python，作为一个完全成熟的编程语言，它是实现算法一个伟大的工具。 虽然在过去python包对于数据分析还处于早期阶段，但是这些年已经有了显著改善。使用时需要安装NumPy/ SciPy的（科学计算）和pandas（数据处理），以使Python可用于数据分析。也看看matplotlib，使图形和scikit-learn机器学习。 不同于R，Python有没有明确的非常好的IDE。我们建议你看看Spyder以及IPython网站，看看哪一个最适合你。 R和Python：数据科学行业的表现 如果你看一下最近的民意调查，在数据分析的编程语言方面，R是明显的赢家。 有越来越多的人从研发转向Python。此外，有越来越多的公司使用这两种语言来进行组合。 如果你打算从事数据行业，你用好学会这两种语言。招聘趋势显示这两个技能的需求日益增加，而工资远高于平均水平。 R：优点和缺点 优点 可视化能力强 可视化通常让我们更有效地理解数字本身。R和可视化是绝配。一些必看的可视化软件包是ggplot2，ggvis，googleVis和rCharts。 完善的生态系统 R具有活跃的社区和一个丰富的生态系统。R包在CRAN，Bioconductor的和Github上。您可以通过Rdocumentation搜索所有的R包。 用于数据科学 R由统计学家开发，他们可以通过R代码和包交流想法和概念，你不一定需要有计算机背景。此外企业界也越来越接受R。 缺点 R比较缓慢 R使统计人员的更轻松，但你电脑的运行速度可能很慢。虽然R的体验是缓慢的，但是有多个包来提高的r性能：pqR,renjin，FastR, Riposte 等等。 R不容易深入学习 R学习起来并不容易，特别是如果你要从GUI来进行统计分析。如果你不熟悉它，即使发现包可能会非常耗时。 Python：优点和缺点 优点 IPython Notebook IPython Notebook使我们更容易使用Python进行数据工作，你可以轻松地与同事共享Notebook，而无需他们安装任何东西。这大大减少了组织代码，输出和注释文件的开销。可以花更多的时间做实际的工作。 通用语言 Python是一种通用的语言，容易和直观。在学习上会比较容易，它可以加快你写一个程序的速度。此外，Python测试框架是一个内置的，这样可以保证你的代码是可重复使用和可靠的。 一个多用途的语言 Python把不同背景的人集合在一起。作为一种常见的、容易理解，大部分程序员都懂的，可以很容易地和统计学家沟通，你可以使用一个简单的工具就把你每一个工作伙伴都整合起来。 缺点 可视化 可视化是选择数据分析软件的一个重要的标准。虽然Python有一些不错的可视化库，如Seaborn，Bokeh和Pygal。但相比于R，呈现的结果并不总是那么顺眼。 Python是挑战者 Python对于R来说是一个挑战者，它不提供必不可少的R包。虽然它在追赶，但是还不够。
4. R vs Python，谁才是数据科学的最佳语言
可以去这里看： http://blog.csdn.net/pinellina/article/details/50781531 从定位角度看，R致力于提供更好的，对用户友好的数据分析、统计分析和绘图模型；而Python则强调生产效率和代码的可读性。 双方的用户群也有一定的差异。R主要用于学术和研究领域，如今正在快速拓展其企业市场的运用。Python的使用者，是那些想深入钻研数据分析或者应用统计技术的程序员，以及向数据科学寻求帮护的开发者。用一句话总结：“越接近统计研究跟数据分析人，越倾向R；越接近工程开发工程环境的人，越倾向Python”。 R和Python都得到大量的社区支持，包括邮件列表(Mailing Lists)、用户贡献的文档、以及Stackoverflow网站。此外，R还可以从研究人员、数据科学家、统计学家和数量分析专家那里得到更多的支持；而Python则从开发者和程序员那里得到的支持。 在灵活性方面，在R中使用复杂的公式很容易。各种各样的统计检验和统计模型都是现成的并且容易使用；相比R，Python在完成以前没有做过的新奇的事情上，很灵活，开发人员也会用它写网站或其它应用的脚本。 关于易学习性，开始学习R时有一个陡峭的学习曲线，一旦了解了最基本知识，就能很容易地学习更高级的知识。因此，对于有经验的程序员，R并不难。建议R的学习者查看DataCamp上的练习和教程。 由于Python看重可读性和易用性，使得它的学习曲线相对比较低并且平缓。因此，对于初级程序员，Python 被认为是一个很好的编程语言。对于Python学习者的建议是，尝试用《笨办法学Python》学习的同时看视频做练习。 两者都有自己的代码库。CRAN（The Comprehensive R Archive Network）是一个很大的R包库，用户很容易为其贡献代码。R包是一个包含R函数、数据和编译代码的集合，R包在R中用一行代码即可安装。PyPi（Python Package Index）是Python软件库，用户可以为PyPi贡献代码，但实践起来有点困难。 计算机科学教授Norm Matloff 曾说过，“Python并未建立起一个能与CRAN媲美的巨大的代码库，R在这方面领先巨大。但是，统计学并不是Python的中心任务。” 按任务类型划分，做探索性研究时，R语言很适合初学者。几行代码便可写出统计模型；而作为一个完整成熟的程序语言，Python是为产品使用进行算法执行的一个工具。 数据处理能力上，使用R进行数据分析很容易上手，因为它具有庞大数量的包、方便使用的检验以及在使用公式方面的优势。做基本数据分析时，R语言更方便，不需要额外安装包，大的数据库需要使用类似data.table和dplyr包。过去，Python数据分析包的幼年期曾是个问题，但是现在已经得到很大的改善，用Python进行数据分析时，你需要使用NumPy、Pandas和其它的程序包。 如何上手也是比拼的一个方面。R的集成开发环境(IDE)可以选择RStudio。R最受欢迎的程序包有：dply、plyr和data.table（易于操作数据），stringr（易于操作字符串），zoo（处理规则和不规则时间序列），ggvis、lattice和ggplot2（数据可视化），caret（机器学习），建议初学者查看DataCamp上的课程和教程。 Python的集成开发环境(IDE)有很多，其中Spyder和Python Notebook最受欢迎。建议初学者查看Rodeo（被称为“Python到数据科学IDE”）。Python最受欢迎的程序包有：pandas （易于操作数据），SciPy/NumPy（科学计算），sckikit-learn（机器学习），matplotlib（用于作图），statsmodels（数据探索、统计模型估计、统计检验和单元测试）。
5. r语言和python哪个更有用
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。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。 R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。 R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。 R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。 R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。 下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。 Python与R语言的共同特点： Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。 Python和R两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且代码可移植性强。 Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。 Python与R语言的区别： 数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，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。 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(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。 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。 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。
6. python与r语言哪个好
Python比较好点，Python用的人比较多。 ython和R这2个都拥有庞大的用户支持。2017年的调查显示，近45％的数据科学家使用Python作为主要的编程语言，另一方面，11.2％的数据科学家使用R语言。 python与r语言区别如下： Python的优势： 1. Python 包含比R更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，大多数深度学习研究都是用python来完成的。 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(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。 3. Python优于R的另一个优势是将模型部署到软件的其他部分。Python是一种通用性语言，用python编写应用程序，包含基于Python的模型的过程是无缝的。 4. 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，尤其在计算机编程、网络爬虫上更有优势。 R语言的优势： 1. R在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。在R中进行大量的统计建模研究，有更广泛的模型类可供选择，如果你对建模有疑问，R是最合适的。 2. R的另外一个技巧就是使用Shiny轻松地创建仪表盘，Python也有Dash作为替代，但是不够成熟。 3. R的函数是为统计学家开发的，因此它具有特定领域优势，比如数据可视化的强大特性，由R Studio的首席科学家Hadley Wickham创建的ggplot2 如今是R历史上最受欢迎的数据可视化软件包之一。 ggplot2允许用户在更高的抽象级别自定义绘图组件。我个人非常喜欢ggplot2的各种功能和自定义。ggplot2提供的50多种图像适用于各种行业。
7. 数据分析一般用python还是R还是Java
企业日常数据分析： 1、如果是离线数据python会灵活一点(如设备的运维数据.), 但如果是实现数据还是用java会快一点(如ERP, MES.自动化.) 2、Java跑得更快，在WEKA上做数据分析会更“舒服”。 但python更加全面，适用性更广。 3、做统计挖掘算法分析的话用R,如果是其他用途建议学Python。适用范围广啊！ 以上是几种建议方法，各有各的特点！
8. python和r语言哪个好
单就数据分析对比，我认为R的优势有： 1、学习先易后难，不会把小白们吓掉； 2、数据科学的包特别多 3、可视化特别吊 R的缺点也不少： 1、R经常更新，更新后经常不支持之前你安装的包；我电脑里安装了10+个R的版本，不停的切换 2、R语言的包、函数名起的很随意，看名字不知道是干什么用的，记不起名字如何让小白使用啊。 3、R语言社区人少，遇到问题你只能自己解决 4、即使有RStudio，写代码还是不方便 下面再说下python，优点： 1、是一门看的懂的，说人话的语言。库名、函数名都很好理解记忆，而且你看别人写的代码基本知道这代码的意思，不信你试试。 2、数据获取占优势，数据分析第一步是数据获取，现在人文社科很多数据需要网上抓取，不过就抓数据而言，python更占优势。各种教程，代码，网上一大片。 3、社区人数特别多，基本你遇到的问题都能找到 python的缺点： 1、学习起来，开头很难，学习曲线与R正好相反。 2、公平起见，我还是写上，python的数据分析库不如R多 3、可视化不如R 综合下，建议大家学习python，语言通俗易懂，功能强大，越来越简单。
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