¿Cuáles son las diferencias entre el análisis de datos de r y python?
¿Qué es el lenguaje R?
El lenguaje R, un lenguaje de programación y entorno operativo de software gratuito, se utiliza principalmente para análisis estadístico, gráficos y extracción de datos. R fue desarrollado originalmente por Ross Ihaka y Robert Jetman de la Universidad de Auckland, Nueva Zelanda (también llamado R), y ahora lo desarrolla el "Equipo central de desarrollo de R". R es un proyecto GNU basado en el lenguaje S, por lo que también puede considerarse como una implementación del lenguaje S. Generalmente, el código escrito en el lenguaje S se puede ejecutar en el entorno R sin modificaciones. La sintaxis de R se deriva de Scheme.
El código fuente de R se puede descargar y utilizar libremente, y también están disponibles para descargar versiones compiladas de archivos ejecutables, que pueden ejecutarse en una variedad de plataformas, incluidas UNIX (también FreeBSD y Linux), Windows y Mac OS. R se opera principalmente desde la línea de comandos y se han desarrollado varias interfaces gráficas de usuario.
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La funcionalidad de R se puede mejorar a través de paquetes escritos por los usuarios. Las capacidades adicionales incluyen técnicas estadísticas especiales, capacidades gráficas, así como interfaces de programación y capacidades de salida/importación de datos. Estos paquetes están escritos en R, LaTeX, Java y, más comúnmente, en C y Fortran. La versión ejecutable descargada vendrá con un lote de paquetes de software funcionales principales y, según los registros de CRAN, hay más de mil paquetes de software diferentes. Varios de ellos se utilizan habitualmente, como en econometría económica, análisis financiero, investigación en humanidades e inteligencia artificial.
Las mismas características entre los lenguajes Python y R
Python y R tienen módulos relativamente profesionales y completos en análisis y minería de datos, incluidas muchas funciones de uso común, como operaciones de matrices, vectores operaciones, etc., todos tienen usos relativamente avanzados.
Python y R son dos lenguajes que tienen adaptabilidad multiplataforma, se pueden usar en Linux y Windows y tienen una gran portabilidad de código.
Python y R están más cerca de herramientas matemáticas de uso común como MATLAB y minitab.
La diferencia entre los lenguajes Python y R
En términos de estructura de datos, desde la perspectiva de la informática científica, la estructura de datos en R es muy simple e incluye principalmente vectores ( unidimensional), matriz multidimensional (matriz cuando es bidimensional), lista (datos no estructurados), marco de datos (datos estructurados). Python contiene estructuras de datos más ricas para lograr un acceso más preciso a los datos y al control de la memoria, como matrices multidimensionales (legibles, escribibles, ordenadas), tuplas (de solo lectura, ordenadas), conjuntos (únicos, desordenados) y diccionarios (. Valor-clave) y así sucesivamente.
Python es más rápido que R. Python puede procesar directamente datos G; R no puede. Cuando R analiza los datos, necesita convertir los datos grandes en datos pequeños a través de la base de datos (a través de groupby) antes de poder entregárselos a R para su análisis. R para analizar directamente los detalles del comportamiento. Solo puede analizar 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 utilizando expresiones regulares y procesamiento de textos. Python tiene ventajas obvias. Y R es más prominente en las estadísticas.
Pandas de Python se basa en los marcos de datos de R, y rvest en R se basa en BeautifulSoup de Python. Los dos lenguajes son complementarios hasta cierto punto. Generalmente, creemos que Python es mejor que R en programación de computadoras y redes. Tiene más ventajas en los rastreadores y R es una herramienta de análisis de datos independiente más eficiente en el análisis estadístico. Por lo tanto, aprender Python y R al mismo tiempo es el rey de la ciencia de datos.