前言:
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在实际工作中,对于小数据集的简单分析来说,使用Excel绝对是最佳选择。但当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时,我们就需要转移到 Python和R上。那么这两者有什么优劣处呢?本文将对此进行详细说明。
概述
在真实的数据科学世界里,我们会有两个极端,一个是业务,一个是工程。偏向业务的数据科学被称为数据分析(Data Analysis),也就是A型数据科学。偏向工程的数据科学被称为数据构建(Data Building),也就是B型数据科学。
从工具上来看,按由业务到工程的顺序,这个两条是:EXCEL >> R >> Python >> Scala在实际工作中,对于小数据集的简单分析来说,使用EXCEL绝对是最佳选择。当我们需要更多复杂的统计分析和数据处理时,我们就需要转移到 Python 和 R 上。在确定工程实施和大数据集操作时,我们就需要依赖 Scala 的静态类型等工程方法构建完整的数据分析系统。
Scala 和 Excel 是两个极端,对于大多数创业公司而言,我们没有足够多的人手来实现专业化的分工,更多情况下,我们会在 Python 和 R 上花费更多的时间同时完成数据分析(A型)和数据构建(B型)的工作。而许多人也对 Python 和 R 的交叉使用存在疑惑,所以本文将从实践角度对 Python 和 R 中做了一个详细的比较。
应用场景对比
一、应用Python的场景
网络爬虫/抓取:尽管 rvest 已经让 R 的网络爬虫/抓取变得容易,但 Python 的 beautifulsoup 和 Scrapy 更加成熟、功能更强大,结合django-scrapy我们可以很快的构建一个定制化的爬虫管理系统。
连接数据库:R 提供了许多连接数据库的选择,但 Python 只用 sqlachemy 通过ORM的方式,一个包就解决了多种数据库连接的问题,且在生产环境中广泛使用。Python由于支持占位符操作,在拼接SQL语句时也更加方便。
内容管理系统:基于Django,Python可以快速通过ORM建立数据库、后台管理系统,而R中的 Shiny 的鉴权功能暂时还需要付费使用。
API构建:通过Tornado这个标准的网络处理库,Python也可以快速实现轻量级的API,而R则较为复杂。
二、应用R的场景
统计分析:尽管 Python 里 Scipy、Pandas、statsmodels 提供了一系列统计工具 ,R 本身是专门为统计分析应用建立的,所以拥有更多此类工具。
互动式图表/面板:近来 bokeh、plotly、 intuitics 将 Python 的图形功能扩展到了网页浏览器,甚至我们可以用tornado+d3来进一步定制可视化页面,但 R 的 shiny 和 shiny dashboard 速度更快,所需代码更少。
此外,当今数据分析团队拥有许多技能,选择哪种语言实际上基于背景知识和经验。对于一些应用,尤其是原型设计和开发类,工作人员使用已经熟悉的工具会比较快速。
数据流编程对比
接着,我们将通过下面几个方面,对Python 和 R 的数据流编程做出一个详细的对比。
参数传递
数据读取
基本数据结构对照
矩阵转化
矩阵计算
数据操作
1、参数传递
Python/R 都可以通过命令行的方式和其他语言做交互,通过命令行而不是直接调用某个类或方法可以更好地降低耦合性,在提高团队协作的效率。
2、数据传输与解析
对于数据传输与解析,我们首推的格式是csv,因为一方面,csv格式的读写解析都可以通过 Python 和 R 的原生函数完成,不需要再安装其他包。另一方面,csv格式可以很快的转化为 data frame 格式,而data frame 格式是数据流分析的核心。
不过,实际情况中,我们需要传输一些非结构化的数据,这时候就必须用到 JSNO 或者 YAML。
3、基本数据结构
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。
4、矩阵操作
实际上,Python(numpy) 和 R中的矩阵都是通过一个多维数组(ndarray)实现的。
5、数据框操作
参考 R 中的 data frame 结构,Python 的 Pandas包也实现了类似的 data frame 数据结构。现在,为了加强数据框的操作,R 中更是演进出了 data table 格式(简称dt),这种格式以 dt[where,select,group by] 的形式支持类似SQL的语法。
数据流编程对比的示例
Python 的 Pandas 中的管道操作
R 的 dplyr 中的管道操作
数据可视化对比
一、绘制相关性散点图
对比数据相关性是数据探索常用的一种方法,下面是Python和R的对比。
Python
R
虽然我们最终得到了类似的图形,这里R中GGally是依赖于ggplot2,而Python则是在matplotlib的基础上结合Seaborn,除了GGally在R中我们还有很多其他的类似方法来实现对比制图,显然R中的绘图有更完善的生态系统。
二、绘制聚类效果图
这里以K-means为例,为了方便聚类,我们将非数值型或者有确实数据的列排除在外。
Python
R
结论
Python 的 pandas 从 R 中偷师 dataframes,R 中的 rvest 则借鉴了 Python 的 BeautifulSoup,我们可以看出两种语言在一定程度上存在的互补性,通常,我们认为 Python 比 R 在泛型编程上更有优势,而 R 在数据探索、统计分析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。
文章来源36大数据,微信公众号dashuju36 36大数据是一个专注大数据创业、大数据技术与分析、大数据商业与应用的网站。分享大数据的干货教程和大数据应用案例,提供大数据分析工具和资料下载,解决大数据产业链上的创业、技术、分析、商业、应用等问题,为大数据产业链上的公司和数据行业从业人员提供支持与服务。
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