¿Qué es más útil, R o Python?
En general, creemos que Python es más adecuado para la programación informática y el rastreo web que R, mientras que R es una herramienta de análisis de datos independiente más eficiente para el análisis estadístico. Por lo tanto, aprender Python y R al mismo tiempo es el camino a seguir para la ciencia de datos.
R es un lenguaje de programación y entorno operativo de software gratuito que se utiliza principalmente para análisis estadístico, gráficos y extracción de datos. R fue desarrollado originalmente por Ross Ihaka y Robert Jetman en la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda (de ahí el nombre R), y ahora lo desarrolla el "Equipo central de desarrollo de R".
R se basa en el lenguaje S (un proyecto de GNU), por lo que puede considerarse como una implementación del lenguaje S. El código escrito en el lenguaje S generalmente se puede ejecutar en R sin modificaciones. La sintaxis de R se deriva de Scheme.
El código fuente de R está disponible para su descarga gratuita, y los archivos ejecutables compilados también están disponibles para su descarga y se pueden utilizar en una variedad de plataformas, incluido UNIX (también UNIX). R se ejecuta en una variedad de plataformas, incluidas UNIX (también FreeBSD y Linux), Windows y MacOS. R se ejecuta principalmente desde la línea de comandos, pero también se han desarrollado varias interfaces gráficas de usuario.
Los paquetes de software escritos por el usuario pueden mejorar la funcionalidad de R. Las capacidades adicionales incluyen técnicas estadísticas especiales, capacidades de trazado, así como interfaces de programación y capacidades de exportación/importación de datos. Estos paquetes se pueden escribir en R, LaTeX, Java y, más comúnmente, en C y Fortran.
La versión ejecutable descargada viene con muchos paquetes de funciones principales y CRAN ha documentado más de mil paquetes diferentes. Algunos de estos paquetes se utilizan más comúnmente, como econometría, análisis financiero, investigación en humanidades e inteligencia artificial.
Las mismas funciones de Python y R:
Tanto Python como R tienen módulos más profesionales y completos para el análisis y la minería de datos. Muchas funciones de uso común (como operaciones matriciales y vectoriales). operaciones) también están más avanzados.
Ambos lenguajes Python y R tienen adaptabilidad multiplataforma, se pueden usar en Linux y Windows, y el código es portátil.
Python y R están más cerca de herramientas matemáticas comunes como MATLAB y minitab.
La diferencia entre Python y R:
Estructura de datos, porque desde la perspectiva de la informática científica, la estructura de datos en R es muy simple e incluye principalmente vectores (unidimensionales). ) y matrices multidimensionales (matriz bidimensional), lista (datos no estructurados), marco de datos (datos estructurados).
Por otro lado, Python contiene un conjunto más rico de estructuras de datos para un acceso más preciso y un control de la memoria de los datos, como matrices multidimensionales (lectura-escritura, ordenadas), tuplas (solo lectura, Ordenado), conjunto (único, desordenado), diccionario (valor clave), etc.
Python es más rápido que R. Python puede procesar directamente datos G; R no puede. Los datos analizados por R deben convertirse en datos pequeños a través de la base de datos (a través de groupby) antes de que R pueda analizarlos. por lo que R no puede analizar directamente el comportamiento de la tabla detallada, solo puede analizar los resultados estadísticos.
Python es un lenguaje relativamente equilibrado que se puede utilizar en todos los aspectos, ya sea llamando a otros lenguajes, conectando y leyendo fuentes de datos, operando el sistema o expresiones regulares y procesamiento de textos, Python tiene ventajas obvias. Y las ventajas de R en estadística son aún más destacadas.
Los pandas de Python se basan en los marcos de datos de R y los rvest de R se basan en BeautifulSoup de Python. Los dos lenguajes se complementan entre sí hasta cierto punto.