Wat is het verschil tussen Python en R in data analysis?

Wat is het verschil tussen Python en R in data analysis?

Als data scientist of als data analist werk je met verschillende digitale (cloud) tools. Twee bekende open-source programmeertalen zijn R(Studio) en Python. In dit artikel vertel ik wat beide programmeertalen zijn en hoe deze van elkaar verschillen voor de data analyse, data manipulatie en data rapportage.

Binnen de wereld van de data analysis en data science wordt er veelal gediscussieerd over de tools die gebruikt worden. Is Python nu beter of moeten we R gebruiken om resultaten uit onze data te halen. En dan komt het ook nog zo eens dat beide tools nieuwe technologieën kunnen uitvoeren, zoals Artificial Intelligence, Machine Learning en Data-Driven Innovation.

Zowel Python als R kunnen gratis gebruikt worden en zijn beschikbaar gesteld onder een zogeheten open source licentie. Dit betekent dat je de software zo kunt maken dat het past binnen jouw behoeften en wensen op het gebied van data analysis en data science. Beide tools zijn erg geschikt voor data science taken, waaronder data manipulatie, data visualisatie en automatisering van business analysis en big data verkenningen. Python wordt meer gebruikt voor (web) applicaties terwijl dat R juist meer afkomstig is vanuit de statistische analyses. In dat geval is het vaak raadzaam om van beide programmeertalen kennis te hebben, omdat de ene tool beter past binnen project a terwijl dat de andere tool juist beter past binnen project b. Om eerst de context te kunnen begrijpen zal ik eerst uitleggen wat Python en R precies zijn.

Wat is Python?

Python is een programmeercode dat in 1989 is ontwikkeld. Momenteel is dit één van de favoriete programmeercodes van programmeurs en (web) developers, mede doordat de code makkelijk te lezen is.

Binnen de data analyse en data science wordt er veelal gebruik gemaakt van verschillende Python bibliotheken. De bekendste varianten zijn Numpt (omgaan met arrays van grote dimensies), Pandas (data manipulatie en analyse) en Matplotlib (maken van data visualisaties).

Een bijkomend voordeel bij Python is het gebruik van Machine Learning en Deep Learning op grote schaal. Doordat Python ook gebruikt kan worden voor web development, zou het erg handig zijn om Python toe te passen in cloudoplossingen en cloud applicaties die (real-time) data kan verwerken en analyseren in visualisaties binnen digitale applicaties. Bekende Machine Learning bibliotheken zijn bijvoorbeeld Scikit-Learn, Keras en TensorFlow. Hiermee kunnen interessante data modellen gemaakt worden.

Tot slot is Python ook eenvoudig in te stellen met onder meer Jupyter Notebooks, een andere web applicatie waarmee documenten gemakkelijk onderling gedeeld kunnen worden, bijvoorbeeld met Python code, equaties, data visualisaties en data science verklaringen.

Wat is R?

Naast Python kennen we ook R. R is in 1992 ontwikkeld als ecosysteem met complexe data modellen en tools data rapportages te maken. Door middel van het zogeheten Comprehensive R Archive Network (CRAN) kan er met ruim 12.000 R packages diepgaande analysis worden uitgevoerd. Dit kan onder meer gebruikt worden voor data voorbereiden, data opschonen, data visualisaties, machine learning (training en evaluatie) en deep learning algoritmes.

Naast de standaard console van R wordt het programma ook vaak gebruikt met RStudio en met Integrated Development Environment (IDE). Hierdoor is een gebruiker instaat om simpele statistische analysis te maken, door data visualisaties te maken en door data rapportages te genereren. Met Shiny is het mogelijk om op een directe en interactieve manier R applicaties op het internet te gebruiken.

Wat zijn de verschillen tussen Python en R als we kijken naar data analysis?

Allereerst is de manier van werken anders. R zal vooral gebruikt worden voor statistische analysis, terwijl dat Python meer voor een data veranderingen toe te passen. Dit is dan ook belangrijk, want beide open source software programma’s worden onderhouden door een grote community waarbij bibliotheken en packages veel mogelijk maken bij het analyseren van de data.

Python kan ook gebruikt worden voor web applicaties. Dit komt doordat het, net zoals C++ en Java, een makkelijke taal is om te leren en ontwikkelaars in staat zetten om data analyses en machine learning toe te passen bij schaalbare werkomgevingen. Bijvoorbeeld door een build face herkenning door middel van een mobile API voor het ontwikkelen van machine learning applicaties.

Onderzoekers gebruiken daarnaast veelal R, omdat dit programma in staat is om statistische analyses uit te kunnen voeren. Bijvoorbeeld met een aantal lijn codes kunnen interessante data visualisaties gemaakt worden. Daarnaast kan R ook gebruik maken van bestaande statistische modellen voor gespecialiseerde data analyses. Een meest gebruikte soort onderzoek is bijvoorbeeld over Customer Behaviour of over Genomics Research.

Binnen Python kan er gewerkt worden met vele soorten data formaten, waaronder een CSV-document (met kommascheidingen), JSON documenten of databases zoals (My)SQL. Als dat nog niet genoeg is dan zou er ook gewerkt kunnen worden met Excel of Spreadsheet. R daarentegen werkt veelal met databestanden die gemaakt zijn in Minilab, SPSS-formaat, Excel of CSV documenten zijn gemaakt. Kort gezegd kan R vooral statistische analyses uitvoeren op basis van lokale databestanden, terwijl dat Python vooral werkt op websites en toegepast kan worden in web applicaties bijvoorbeeld.

Data verkenning is een ander belangrijk onderdeel van data analysis en van data science. Zo kan je bijvoorbeeld in Python data analyseren, filteren en weergeven door middel van de bekende bibliotheek Pandas mogelijk in combinatie met Numpy. R daarentegen zal veel worden gebruikt voor statistische analyses op basis van (grote) datasets. Door middel van verschillende (diepgaande) analyse tools is R daarvoor een handige tool voor om meer te weten te komen over de gebruikte data.

Als we kijken naar data modelering(en), dan is Python daarbij een vooroplopende tool. Er zijn bijvoorbeeld bibliotheken bekend zoals Numpy en SciPy die kunnen helpen bij het modeleren van data analyses. Maar ook voor computer calculaties of andere machine learning algoritmes. Als je ditzelfde in R zou willen, dan ben je vaak overgelaten aan tools die buiten de CRAN versie van R te vinden zijn. Of waarbij bepaalde basisfuncties gebruikt moeten worden om dit te kunnen toepassen.

Uiteindelijk hebben we de data visualisatie nog. Data visualisatie is een belangrijk onderdeel voor de rapportages aan je collega’s, teamleden, stakeholders of aan je werkgever. Het doel van Python is om geen mooie data visualisaties te maken. Toch zou dat zeker wel mogelijk zijn dankzij de bibliotheek Matplotlib. Daarmee kan je grafieken maken die ook in R te vinden zijn. Door deze bibliotheek te combineren met de bibliotheek Seaborn, zou je aantrekkelijke en informatieve grafieken kunnen maken. Daarentegen hoef je in R geen gebruik te maken van een externe bibliotheek. R heeft namelijk een ingebouwde data visualisatietool die je zomaar kunt gebruiken voor het maken van een grafiek. De bibliotheek ggplot2 kan je daarbij helpen om nog meer data visualisaties te maken in R, zoals een scatterplot of een regressielijn.

Welke tool moet je nu kiezen voor je project of voor je werk?

Er kunnen verschillende redenen zijn om voor Python of voor R te gaan kiezen. Heb je bijvoorbeeld al programmeringservaring? Dan zou ik je willen aanraden om Python te gebruiken. Python heeft namelijk makkelijk om te leren en kan zeer soepel werken bij het analyseren van je data. Daarentegen kan je met R snellere data visualisaties maken, maar is de codering voor geavanceerde data visualisatie en functies een stukje moeilijker.

Welke tools gebruiken je collega’s of het bedrijf waar je werkt? Dit speelt natuurlijk ook een belangrijke rol bij het kiezen voor Python of R. Gelukkig hebben veel bedrijven een combinatie van beide en zit er niet zo heel vaak een harde lijn tussen beide onderdelen. Maar het zou wel belangrijk kunnen zijn om hier goed naar te gaan kijken. Veel onderzoekers, engineers en wetenschappers gebruiken namelijk R omdat zij niet vaak programmeer kennis hebben. Python daarentegen wordt veel toegepast binnen bepaalde bedrijfstakken, onderzoeken en maakt deel uit van engineering workflows. Bijvoorbeeld de implementatie van Python in een web applicatie of web omgeving.

Het doel kan ook een (zeer) belangrijk onderdeel zijn bij het kiezen van Python of R. R heeft, zoals gezegd, een ingebouwde functionaliteit waarbij visualisaties op basis van data verkenningen en data experimenten kan worden gemaakt. Python daarentegen is een betere keuze als je meer wil doen met machine learning, grote applocaties en data analyses in bijvoorbeeld web applicaties.

Tot slot kunnen de data visualisaties en de kwaliteit daarvan een belangrijk onderdeel zijn. R is bijvoorbeeld geschikt voor data visualisaties te maken waarbij je de vormgeving zo kunt instellen zoals je zelf zou willen. Python applicaties kunnen handig zijn als je een data dashboard zou willen aanmaken om de grafieken daarin te laten zien.

Conclusie

We kunnen dus concluderen dat Python en R verschillende overeenkomsten hebben, maar ook verschillen kennen. Het is daarom van belang om iedere keer weer te kijken wat het beste werkt voor jouw situatie. Tegenwoordig kan er al heel veel gedaan worden in de digitale wereld. Zo maakt Microsoft Machine Learning Server het mogelijk om zowel Python als R toe te passen binnen een project. Daardoor is de integratie van beide programmeertalen belangrijk geworden, waarbij het niet meer zo de vraag is of, maar wanneer je beide programmeertalen kunt toepassen.