Side-by-Side Language Deep Dive

Python 與 R：哪個最適合資料科學和分析？

比較 Python 和 R。深入了解它們在統計、資料視覺化、機器學習庫、文法和學術界使用方面的差異。

Python 和 R 是資料科學、統計計算和預測建模領域無可爭議的兩大巨頭。雖然兩者都是開源的並且在分析複雜數據集方面非常有效，但它們是由非常不同的社區構建的：Python 由尋求通用語言的軟體工程師構建，而 R 由尋求數據分析交互式環境的統計學家構建。

R 由 Ross Ihaka 和 Robert Gentleman 於 1993 年在奧克蘭大學創建，作為 S 程式語言的實現。它經過開箱即用的優化，可透過 ggplot2 等函式庫進行統計分析、矩陣運算和可發佈的資料視覺化。它在學術研究、生物資訊學和純統計學中仍然非常受歡迎。

Python 透過 pandas、numpy 和scikit-learn等外部套件來處理資料科學。由於 Python 是一種功能齊全的程式語言，因此將基於 Python 的資料模型直接整合到生產 Web 應用程式、資料庫管道和雲端服務中要容易得多。在它們之間進行選擇通常取決於您是在進行研究還是在建立軟體產品。

特性比較矩陣

Feature	Python	Other Language
目標受眾	軟體工程師、資料科學家、機器學習工程師	統計學家、數據分析師、研究人員、學者
數據視覺化	Matplotlib、Seaborn、Plotly（功能強大但需要配置）	ggplot2、lattice（高度直覺、開箱即用、可立即發表）
生產整合	優秀（在 Web 伺服器、微服務、雲端管道中運作）	具有挑戰性（最好作為分析腳本運行，儘管 Shiny 允許使用儀表板）
索引和向量	0 索引數組/列表（標準程式約定）	1 索引數組，無循環的本機向量運算

Syntax & Idiom Comparisons

01.語法比較：資料過濾和操作

在 Python 中，處理表格資料需要匯入「pandas」庫。在 R 中，資料幀和向量運算是核心語言原生的，允許開發人員使用簡潔的語法過濾和分析數組。

下面的比較顯示如何過濾大於閾值的值併計算其平均值。

Python 3運行 Python 程式碼 →

import pandas as pd

# Tabular filtering in Python using pandas
data = pd.DataFrame({"values": [10, 20, 30, 40, 50]})
filtered = data[data["values"] > 25]
mean_val = filtered["values"].mean()

print(f"Mean: {mean_val}") # Output: 40.0

# Tabular filtering in R using native vectors
values <- c(10, 20, 30, 40, 50)
filtered <- values[values > 25]
mean_val <- mean(filtered)

cat("Mean:", mean_val, "\n") # Output: 40