Python vs. R: qual è il migliore per l'analisi dei dati?

Cosa scegliere tra Python e R? Dipende soprattutto dallo scopo previsto. R è apprezzato nel settore della statistica e può visualizzare meglio i risultati. Python si distingue per le sue numerose funzioni e soluzioni.

Cosa sono Python e R?

Se vuoi imparare a programmare e sei alla ricerca di un linguaggio che offra soluzioni per il lavoro scientifico con analisi e statistiche, presto o tardi sicuramente ti imbatterai in Python e R. Entrambi i linguaggi di programmazione sono ampiamente impiegati nei settori della data science, dell’analisi predittiva e della visualizzazione dei dati. Appassionano, inoltre, una grande comunità di fan. Al primo sguardo, le due opzioni hanno molte affinità. Ma quali sono le differenze tra Python e R e quale dei due linguaggi è superiore all’altro?

I vantaggi e gli svantaggi di R

Il nome “R” deriva da Ross Ihaka e Robert Gentleman, i due statistici dell’Università di Auckland che hanno sviluppato il linguaggio a partire dal 1992 per eseguire analisi complesse dei dati statistici e rappresentarle. Il target originario del nuovo linguaggio, pubblicato per la prima volta nel 1993, era costituito da utenti con una solida preparazione nei campi della statistica e della programmazione. R si basa sul linguaggio di programmazione S ed è un’implementazione libera.

R può essere compilato ed eseguito su piattaforme UNIX, Linux, Windows e Mac. Questo linguaggio è usato in particolare per sviluppare software statistico e per eseguire analisi dei dati approfondite. Grazie alle numerose librerie, può essere usato anche per la rappresentazione grafica e per l’uso dei dati acquisiti. Il linguaggio è open source e fa parte del progetto GNU. Inizialmente usato perlopiù nell’ambiente accademico, per i suoi vantaggi R è stato poi adottato da molte aziende. Grazie alle numerose interfacce è molto ben integrabile con altri linguaggi e programmi.

I vantaggi di R

• Open source: R è un linguaggio per tutti, perlomeno dal punto di vista della disponibilità e del costo. Questo linguaggio di programmazione non è soltanto completamente gratuito, ma anche open source. Quindi, in sostanza, è possibile usarlo così com’è oppure adattarlo alle proprie esigenze.
• Adattabilità: essere open source significa che esistono numerosi adattamenti, anch’essi disponibili agli utenti gratuitamente. La possibilità che ci sia già una soluzione per un determinato problema è quindi alta. Sulla base di R gli sviluppatori e le sviluppatrici hanno già creato quasi 20.000 pacchetti perfetti per la specializzazione in determinati settori, offrendo quindi soluzioni su misura.
• Compatibilità: R funziona non soltanto su molte piattaforme diverse, ma dispone anche di interfacce con molti altri linguaggi e database. Permette quindi di usare R per un settore ristretto e integrare il linguaggio in un contesto più ampio con facilità.
• Interfaccia utente: per aumentare l’usabilità del linguaggio, con RStudio è stata sviluppata un’interfaccia utente grafica che rende molto più semplice lavorare con il codice, permettendo di realizzare i progetti con una maggiore velocità. Anche l’elaborazione visiva è considerevolmente semplificata e migliorata grazie a pacchetti come Plotly. Lo strumento permette di rappresentare i risultati dei progetti sotto forma di grafici o diagrammi.
• Community: R vanta una comunità entusiasta. Molti utenti sono esperti del loro settore e possono quindi darti consigli preziosi per risolvere i problemi e rispondere alle tue domande. Inoltre, sono disponibili un’ampia documentazione e i già menzionati pacchetti e librerie supplementari.

Gli svantaggi di R

• Prestazioni: R non è un linguaggio lento o debole, ma in presenza di grandi record di dati si possono registrare rallentamenti. Questo per via dell’elaborazione a thread singolo, che può usare una sola CPU per volta.
• Curva di apprendimento: siccome R per impostazione predefinita è offerto senza interfaccia utente grafica, iniziare a lavorare con il linguaggio può risultare impegnativo. Inoltre, per conoscere tutte le regole di notazione, le limitazioni e le particolarità può essere necessario un po’ di tempo. Per poter lavorare con C occorre avere basi di statistica. Per iniziare a dare uno sguardo al linguaggio puoi consultare il nostro tutorial su R per principianti.

I vantaggi e gli svantaggi di Python

Python è molto più popolare di R ed è usato da milioni di persone in tutto il mondo. Sviluppato nel 1991 da Guido van Rossum, sin dal primo giorno si è posto l’obiettivo di semplificare al massimo la creazione del codice. Molti dei termini utilizzati nel linguaggio sono in inglese, il che li rende immediatamente comprensibili. Il codice è molto ordinato e facile da leggere.

Python è indipendente dalla piattaforma ed è orientato agli oggetti. È un linguaggio molto versatile, che anche grazie alla grande community e alla licenza open source offre molti pacchetti per i campi del deep learning, dell’IA e della data science. Per iniziare a scoprirlo puoi usare il nostro tutorial su Python.

I vantaggi di Python

• Versatilità: Python è un linguaggio molto versatile sotto tutti i punti di vista. È utilizzabile in moltissimi settori, permettendo quindi di adottare un approccio globale ai progetti. Inoltre, è multipiattaforma e può essere eseguito anche su macchine diverse. A questo si aggiungono le numerose interfacce con altri programmi, linguaggi e database.
• Open source: al pari di R, Python è open source e a licenza gratuita. Lo sviluppo continuo è coordinato dalla Python Software Foundation, ma sostanzialmente tutti gli utenti possono ottimizzare il linguaggio per i loro progetti.
• Adattabilità: ne consegue che gli utenti di Python hanno a disposizione tantissimi pacchetti diversi. È possibile scaricare e usare direttamente oltre 300.000 soluzioni. Così lavorare a un progetto è molto più facile.
• Curva di apprendimento: Python è considerato uno dei linguaggi di programmazione più semplici al mondo. Nonostante offra possibilità sorprendenti, imparare a usarlo è velocissimo. Anche il codice è trasparente, semplificando la collaborazione in team e permettendo di realizzare facilmente piccoli progetti.
• Community: Python vanta una community enorme, che mette a disposizione documentazione e alcune librerie. La comunità di fan è particolarmente sollecita nel fornire aiuto e supporto. In caso di domande o problemi si trova rapidamente una persona a cui rivolgersi.

Gli svantaggi di Python

• Prestazioni: essendo un linguaggio dinamico, con Python si possono verificare rallentamenti, in particolare quando si lavora su record di grandi dimensioni. In questi casi, molti programmatori e molte programmatrici ricorrono a soluzioni alternative.
• Possibili errori: in generale Python non è soggetto agli errori, ma se l’utente effettua un input sbagliato, spesso se ne accorge solo durante l’esecuzione. Per questo motivo è molto importante svolgere test, oltre a controlli regolari e completi.
• Visualizzazione: Python presenta carenze anche nella rappresentazione dei valori statici e dei risultati. Sotto questo punto di vista, pochi sono gli strumenti che forniscono risultati davvero soddisfacenti.
• Dispositivi mobili: Python non è ottimizzato per l’uso sui dispositivi mobili. Per quanto siano disponibili alcune soluzioni, la maggior parte degli sviluppatori e delle sviluppatrici di app si rivolge a linguaggi e programmi che sin dall’inizio sono compatibili con Android e iOS.

Python e R: in cosa si differenziano i due linguaggi?

Python e R hanno molte affinità, ma presentano anche alcune differenze. Vediamole di seguito.

La sintassi

Anche con una rapida occhiata si vedono le differenze di sintassi. R si presenta nel modo seguente:

$ R
> myString <- "Buongiorno! Stai usando R."
> print (myString)

La sintassi di Python invece è ancora più breve:

>>> print("Buongiorno! Stai usando Python.")

Altre differenze tra Python e R

Sono presenti anche altre differenze tra Python e R.

• Scopo d’impiego: l’approccio dei due linguaggi è molto diverso. R è stato progettato soprattutto per creare analisi statistiche e rappresentarle, campo in cui eccelle. Python, invece, ha un approccio più generale ed è adatto anche alla programmazione di software e all’apprendimento automatico.
• Adattabilità e diffusione: nonostante sempre più persone anche senza preparazione accademica usino R, il linguaggio è ancora sempre ben radicato in questo settore. Python è usato da un numero nettamente superiore di sviluppatori e sviluppatrici. Pertanto, anche il numero di pacchetti disponibili per questo linguaggio è nettamente maggiore.
• Prestazioni: nessuno dei due linguaggi rientra tra i più veloci del mercato. In generale Python è comunque un po’ più rapido ed efficiente di R.
• Formati: mentre Python può elaborare numerosi formati di dati, R è leggermente più restrittivo. Senza strumenti aggiuntivi è possibile usare solo file CSV, Excel e di testo.

Python e R: quale linguaggio imparare a usare?

Cosa scegliere tra Python e R? La risposta dipende principalmente dallo scopo d’impiego previsto. Entrambi i linguaggi sono molto potenti e quindi validi. Per chi intende soprattutto creare modelli statistici e visualizzarli, R è la scelta migliore. Per altre attività che vanno oltre la statistica, Python invece offre molte più possibilità.