做数据分析，是学Python还是R语言呢？_惠州计算机Python培训学校

做数据分析学Python还是R语言

Python和R语言的区别

有人说Python和R的区别是显而易见的，因为R是针对统计的，python是给程序员设计的，其实这话对Python多多少少有些不公平。

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。

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。

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。

关于R的介绍

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。

Python和R比较

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，很早看过一篇文章——让R与Python共舞，咱们坛子里有原帖，就不多说了，看完会有更多启发。

BTW： 如果之前没有学过R，可以先学Python然后决定是不是学R，如果学了R，学Python的时候会更快上手。

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。

如果你想学一门技术，Python无疑是你最好的选择。

Python的火爆是毋庸置疑的，但是很多同学想靠自学就转行成功拿，恐怕也不是那么容易。毕竟公司招聘最看重的还是技术能力和项目经验。

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