Wenn du dich für Datenanalyse interessierst, wirst du früher oder später auf die Frage stoßen: Python oder R? Beide Sprachen haben ihre Stärken, aber die Wahl hängt davon ab, was du vorhast und wie tief du bereits in die Statistik oder Programmierung eingestiegen bist. Hier eine kleine Entscheidunghilfe für dich.
R: Der Experte für Statistik
R wurde speziell für die statistische Datenanalyse entwickelt und hat sich in diesem Bereich etabliert. Für Statistiker und Forscher bietet es eine breite Palette an spezialisierten Paketen, die genau auf statistische Analysen zugeschnitten sind. Die Sprache bietet Funktionen und Pakete, die auf fortgeschrittene statistische Methoden ausgelegt sind, wie zum Beispiel hypothesengeleitete Tests, Multivariate Analysen oder Bayes’sche Statistik. Diese sind in R einfacher und oft effizienter zu implementieren, da die Werkzeuge direkt für statistische Modelle optimiert sind. So kann R gerade in Forschungsbereichen, die auf fundierte Statistik setzen, seine Stärke voll ausspielen.
Hier punktet R: Komplexe Visualisierungen und statistische Korrektheit
R ist großartig, wenn es um komplexe Visualisierungen mit einfacher Anpassung geht. Durch Visualisierungspakete wie ggplot2 lässt es sich perfekt als statistisches Analyse- und Grafikwerkzeug nutzen. Es ist besonders geeignet für explorative Datenanalysen und wissenschaftliche Veröffentlichungen, da es die Erstellung komplexer Visualisierungen erleichtert und Graphen in Publikationsqualität liefert, während Python nicht so gut für druckfertige Visualisierungen geeignet ist.
Insgesamt brilliert R besonders, wenn es um traditionelle Statistikmethoden geht, wie lineare Regression oder Zeitreihenanalysen oder um sehr spezifische Statistikfragen. Allerdings kann R für Anfänger zunächst ungewohnt und schwierig sein. Die Syntax ist speziell und weniger intuitiv als bei Python, was den Einstieg erschweren kann.
Python: Der Alleskönner
Python hat in den letzten Jahren immer mehr an Beliebtheit gewonnen, vor allem durch ihre Vielseitigkeit.
Hier punktet Python: Einsteigerfreundlichkeit, Vielseitigkeit und Integration
Python wurde im Gegensatz zu R nicht speziell für die statistische Datenanalyse antwickelt, sondern ist eine Allzwecksprache, die sich auch für maschinelles Lernen, Webentwicklung und Automatisierungen einsetzen lässt. Dennoch bieten die Bibliotheken Pandas, NumPy und Matplotlib leistungsstarke Tools für die Analyse großer Datensätze. Die Sprache selbst ist besonders für Einsteiger attraktiv, da sie durch ihre einfache und lesbare Syntax leichter zu erlernen ist als R.
Ein großes Plus von Python ist, dass es mit anderen Systemen sehr gut vernetzt werden kann. Durch die Nutzung von virtuellen Umgebungen lassen sich zudem Pakete und ihre Abhängigkeiten unkompliziert verwalten. Python wird oft als moderner und zugänglicher beschrieben, besonders für Einsteiger in die Programmierung. Allerdings benötigt man in Python für einige statistische Methoden möglicherweise zusätzliche Erweiterungen, die in R von vornherein integriert sind.
Ein weiteres interessantes Detail ist, dass RStudio als IDE für R besonders auf Statistik zugeschnitten ist, während Python-Nutzer die Wahl zwischen verschiedenen IDEs wie PyCharm und Visual Studio Code haben.
Fazit zu Python oder R – was ist besser?
R | Python |
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R-Codes benötigen häufig intensivere Wartung | Python-Codes sind in der Regel stabiler und pflegeleichter |
R ist stärker auf statistische Anwendungen und grafische Darstellungen ausgerichtet | Python wird als vielseitige Sprache für verschiedene Entwicklungs- und Anwendungsbereiche genutzt |
R eignet sich besonders gut für Datenvisualisierung | Python ist besser für Anwendungen im Bereich Deep Learning geeignet |
R bietet zahlreiche Pakete für ähnliche Aufgaben, es gibt oft mehrere Lösungen für ein Problem | Python folgt der Philosophie, dass es einen klaren, offensichtlichen Weg geben sollte, wodurch weniger Hauptpakete notwendig sind |
R ist leicht zugänglich und verfügt über einfach zu nutzende Bibliotheken und Diagramme | Python-Bibliotheken erfordern eine etwas steilere Lernkurve |
R unterstützt prozedurale Programmierung für einige Funktionen und objektorientierte Programmierung für andere | Python ist eine Multi-Paradigma-Sprache, die objektorientierte, funktionale und andere Programmieransätze unterstützt |
R ist eine interaktive Sprache, die über die Befehlszeile interpretiert wird | Python setzt auf eine einfache und lesbare Syntax, die an die englische Sprache angelehnt ist |
R wurde speziell für Datenanalyse entwickelt und verfügt über starke Statistikpakete | Die Statistikfunktionen von Python sind weniger spezialisiert |
R ist langsamer als Python, aber der Unterschied ist nicht groß | Python bietet eine höhere Ausführungsgeschwindigkeit |
R ermöglicht komplexe mathematische Berechnungen und statistische Tests auf einfache Weise | Python eignet sich gut für die Entwicklung neuer Anwendungen und wird auch für App-Entwicklung eingesetzt |
R hat eine kleinere, aber dennoch engagierte Nutzergemeinschaft | Python ist deutlich weiter verbreitet und beliebter als R |
Quelle: Vergleich und Unterschiede – R vs. Python
Abschließend lässt sich sagen, dass die entscheidende Frage nicht: „Python oder R?“ sondern „Wann Python, wann R“ heißen sollte. Denn beide Programmiersprachen haben ihre Daseinsberechtigung und eignen sich für bestimmte Zwecke unterschiedlich gut.
Wenn du tief in die Welt der Statistik eintauchen möchtest und auf spezialisierte Methoden angewiesen bist, ist R möglicherweise die beste Wahl für dich. Wenn du jedoch eine breitere Palette an Möglichkeiten suchst und eine Sprache bevorzugst, die leicht zu erlernen ist, dann bietet dir Python mehr Flexibilität. Beide Sprachen haben ihre Vor- und Nachteile, aber mit Python hast du den Vorteil, über die reine Datenanalyse hinauszublicken. Es hängt letztlich von deinen Zielen ab: R ist perfekt für spezialisierte statistische Analysen, Python für Flexibilität und ein breiteres Anwendungsspektrum.
Quellen:
Heise online: 25 Jahre: Wie R zur wichtigsten Programmiersprache für Statistiker wurde
Datacamp: Python vs. R für Data Science: Was solltest du lernen?