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Mein Blogbeitrag zielt auf Data Science Einsteiger ab, die vor der Wahl stehen, welche Programmiersprache sie als Erstes lernen wollen. Wir bei STATWORX arbeiten mit den zwei beliebtesten Sprachen R und Python. Beide Sprachen haben ihre Stärken und Schwächen, weshalb man idealerweise beide beherrschen sollte. Für den Einstieg empfehlen wir eine Sprache zu erlernen und sich dann in der anderen fortzubilden. Um die Entscheidung zu erleichtern, mit welcher Programmiersprache man beginnen möchte, stelle ich Euch beide vor und vergleiche sie anschließend miteinander.

Überblick R und Python

Sowohl Python als auch R sind Open-Source-Programmiersprachen. Das bedeutet, dass die Quellcodes öffentlich zugänglich sind und gratis verwendet werden können. Während Python eine General Purpose Programmiersprache (Allzwecksprache) ist, wurde R für statistische Analysen entwickelt. Daher weisen die Nutzer der Sprachen oftmals unterschiedliche Hintergründe auf. Verallgemeinernd kann man sagen, dass Softwareentwickler Python nutzen und Statistiker R.

Eine Fülle an Erweiterungen

Beide Sprachen verfügen über einen Grundstock an Funktionen, die mit Paketen (packages) erweitert werden können.

Das Comprehensive R Archive Network (CRAN) ist eine Plattform für R Pakete. Um ein Paket auf CRAN bereit zu stellen, müssen eine ganze Reihe an Richtlinien eingehalten werden. CRAN gewährleistet dadurch, dass alle Pakete, die dort zum Download zur Verfügung stehen auch tatsächlich funktionieren. Insgesamt stehen auf CRAN 10.000 Pakete zur Verfügung. Da R die Standard-Sprache für Statistiker ist, findet man in CRAN für fast jedes Problem im Bereich Statistik eine passende Lösung. Es ist also genau die richtige Anlaufstelle für die neuesten statistischen Methoden und Analysen.

Bei Python gibt es zwei Paket-Verwaltungsplattformen: conda und PyPI (Python Package Index). Auch für Python gibt es über 10.000 Pakete, die im Gegensatz zu R einen sehr breiten Anwendungsbereich abdecken. Da es zu Komplikationen kommen kann, wenn Python Pakete global installiert werden, nutzt man dafür virtuelle Umgebungen. Die sorgen für reibungslose Abläufe innerhalb der verschiedenen Pakete und bei Abhängigkeiten von Paket zu Paket. Für Anfänger ist es daher nicht so einfach, sich da zurecht zu finden.

Mit Hilfe von Paketen besteht die Möglichkeit in R Python Code auszuführen sowie vice versa. Falls dich das interessiert, check den Blogbeitrag von meinem Kollegen Manuel ab. Er stellt das Paket reticulate vor.

IDEs als Hilfestellung

Programmierer nutzen oftmals eine integrierte Entwicklungsumgebung (IDE), die ihnen die Arbeit durch kleine aber feine Hilfsmittel erleichtert.

Für R Nutzer hat sich RStudio als Standard-IDE durchgesetzt. Die IDE wird vom gleichnamigen Unternehmen vertrieben, das kommerziell hinter R steht. RStudio bietet nicht nur ein angenehmes Arbeitsumfeld, sondern entwickelt auch aktiv Pakete und Erweiterungen für die R Sprache. Vom RStudio-Team stammen beispielsweise wichtige Pakete wie tidyverse, packrat und devtools sowie beliebte Erweiterungen wie shiny (Dashboards) und RMarkdown (Berichte).

Python Nutzer haben die Wahl zwischen verschiedenen IDEs (PyCharm, Visual Studio Code, Spyder, …). Allerdings gibt es kein Unternehmen, das hinter Python steht und vergleichbar mit RStudio wäre. Dennoch werden dank der Bemühungen der riesigen Community und der Python Software Foundation ständig neue Erweiterungen für Python zusammengestellt.

Die Kunst der Datenvisualisierung

Die meist verwendeten Pakete für Datenvisualisierung mit Python sind matplotlib und seaborn. Dashboards lassen sich in Python mit dash erstellen.

Aber R hat bei der Datenvisualisierung einen Trumpf im Ärmel: Das Paket ggplot2, das auf dem Buch The Grammar of Graphics von Leland Wilkinson basiert. Mit diesem Paket kannst Du ansprechende und maßgeschneiderte Grafiken erstellen, die Du wiederum auf Dashboards mit Hilfe von shiny für Andere zugänglich machen kannst.

Beide Programmiersprachen bieten die Möglichkeit, schöne Grafiken leicht zu erstellen. Trotzdem überzeugt das R Paket ggplot2 mit seiner Flexibilität und seinen visuellen Möglichkeiten.

Pluspunkte für Lesbarkeit

Python wurde nach dem Motto Readability counts konzipiert. Somit können auch Leute, die nicht mit der Programmiersprache vertraut sind, interpretieren was im Code gemacht wird.

Das ist in R Code eher nicht der Fall. Die Sprache ist weniger intuitiv aufgebaut als Python. Aufgrund der guten Lesbarkeit bietet Python daher einen leichteren Einstieg ins Programmieren.

Schnelligkeit in verschiedenen Observationsgrößen

Als nächstes vergleiche ich, wie lange es dauert in R und Python einen simulierten Datensatz zu erstellen. Für eine faire Gegenüberstellung sollten die Bedingungen möglichst gleich sein. Die Daten werden mit den Paketen Xy und XyPy in R und Python respektive simuliert. Für die Zeitmessung habe ich microbenchmark in R und timeit in Python benutzt. Um die Simulation schnellstmöglich zu generieren, wird der Prozess parallelisiert auf acht Kernen (R: parallel, Python: multiprocessing).

Für das Experiment wird ein Datensatz mit 100 Observationen und 50 Variablen 100 Mal simuliert. Die Zeit, die der Rechner benötigt, um die Simulation durchzuführen, wird für jede Simulation einzeln gemessen. Und das wird dann für 1.000, 10.000, 100.000 und 1.000.000 Observationen wiederholt.

Die R und Python Code Snippets sind unten abgebildet.

# R
# devtools::install_github("andrebleier/Xy")
# install.packages("parallel")
# install.packages("microbenchmark")

# Load packages
library(Xy)
library(microbenchmark)
library(parallel)

# Extract function definition from for loop
sim_this <- function(n_sim) {
  sim <- microbenchmark(Xy(n = n_sim,
                           numvars = c(50,0),
                           catvars = 0), 
                        times = 100, unit = "s")
  data.frame(n = n_sim, 
             mean = summary(sim)[, 4])
}

# Time measurement for different number of simulations
n_sim <- c(1e2, 1e3, 1e4, 1e5, 1e6)
sim_in_r <- data.frame(n = rep(0, length(n_sim)),
                       t = rep(0, length(n_sim)))
for(i in 1:length(n_sim)){
  out <- mclapply(n_sim[i],
                  FUN = sim_this,
                  mc.cores = 8)

  sim_in_r[i, 1] <- out[[1]][1]
  sim_in_r[i, 2] <- out[[1]][2]
}

# Python
# In terminal: pip install xypy
import multiprocessing as mp
import numpy as np
import timeit
from xypy import Xy

# Predefine function of interest
def sim_this(n_sim):
  return(timeit.timeit( lambda: Xy(n = int(n_sim),
      numvars = [50, 0],
      catvars = [0, 0],
      weights = [5, 10],
      stn = 4.0,
      cor = [0, 0.1],
      interactions = 1,
      noisevars = 5), number = 100))

# Paralleled computation 
pool = mp.Pool(processes = 8)
n_sim = np.array([1e2, 1e3, 1e4, 1e5, 1e6])
results = [pool.map(sim_this, n_sim)]

Die durchschnittliche Dauer, sortiert nach Datensatzgröße, wird für R und Python im unteren Plot dargestellt. Die X-Achse wird hier auf einer logarithmischen Skala mit Basis 10 dargestellt, um die Grafik übersichtlicher zu machen.

Während R bei einer Datensatzgröße von 100 und 1.000 Observationen etwas schneller ist, hängt Python R bald darauf deutlich ab.

Für weitere Vergleiche kann ich die folgenden STATWORX Blogbeiträge empfehlen: pandas vs. data.table und pandas vs. data.table part 2, dabei wird der Fokus auf Datenmanipulation gelegt.

Der Standard bei Deep Learning

Wenn Dich vor allem Deep Learning Methoden interessieren, eignet sich Python als Sprache besser. Die meisten Deep Learning Bibliotheken wurden in Python geschrieben und implementiert.

Auch in R ist Deep Learning möglich, aber die R Deep Learning Community ist deutlich kleiner. Implementationen wie Keras und TensorFlow lassen sich zwar auch in R aufrufen, dies läuft dann aber über Pakete von Drittanbietern. Die Pakete bieten daher nicht die volle Flexibilität für die Nutzer, z.B. sind nicht alle TensorFlow Funktionen erhältlich. Zu dem kommt der Aspekt der Schnelligkeit. Deep Learning mit Python ist schneller als mit R.

Umfrage in der Community: Wie ticken die Anwender?

Als angehende Data Scientists ist Kaggle eine wichtige Plattform für Euch. Dort kann man an spannenden Machine Learning Wettkämpfen teilnehmen, selbst experimentieren und aus den Erfahrungen der Community lernen.

2018 hat Kaggle eine Machine Learning & Data Science Umfrage durchgeführt. Die Umfrage war zwei Wochen lang online und es gingen insgesamt 23.859 Antworten ein. Aus den Ergebnissen dieser Umfrage habe ich verschiedene Plots erstellt, aus denen sich einige interessante Schlüsse im Hinblick auf mein Blogthema ziehen lassen. Der Code zu den einzelnen Plots ist öffentlich zugänglich auf Github.

Exkurs: Python & R im Vergleich zu anderen Sprachen

Bevor wir uns auf R und Python stürzen, schauen wir uns an, wie die beiden im Vergleich zu anderen Programmiersprachen abschneiden. Jeder Umfragenteilnehmer gab an, welche Sprache er vorrangig benutzt. Im unteren Plot wurde nach Sprache aggregiert und das Ergebnis lautet: Die große Mehrzahl der Teilnehmer benutzt vor allem Python! Gefolgt von R auf dem zweiten Platz. In dieser Umfrage unterscheiden wir nicht zwischen den Arbeitsbereichen, weshalb Python – als General Purpose Programmiersprache – vermutlich so stark hervorsticht.

Die Gegenüberstellung R & Python

Im direkten Vergleich zwischen R und Python sieht man, dass sehr viele R-Nutzer auch Python benutzen. Wohingegen die Python-Nutzer oftmals ausschließlich mit Python arbeiten.

Wenn man die Nutzung der Sprachen nach Arbeitsbereich vergleicht, sieht man eine klare Dominanz von Python. In allen Arbeitsfeldern, bis auf Statistiker, wird mehrheitlich Python benutzt.

Die Teilnehmer wurden außerdem gefragt: Welche Sprache empfiehlst Du angehenden Data Scientists zuerst zu lernen? Die Antworten auf die Frage sind in der unteren Tabelle zusammengefasst.

Wenn man die Anzahl Empfehlungen und die Anzahl Nutzer vergleicht, dann sieht man, dass R und Python die einzigen Sprachen sind, die eine positive Differenz aufweisen.

Auch bei dieser Frage liegt Python (14.181) wieder weit vor R (2.342).

Fazit

Eine Sache vorweg: beide Sprachen sind sehr mächtig. Daher kann man keine falsche Wahl treffen! Die Wahl der Sprache hängt davon ab, welche Projekte man verwirklichen möchte.

Als universelle Programmiersprache ist Python für diverse Anwendungsgebiete geeignet. Weshalb ich Dir grundsätzlich empfehle mit Python anzufangen. Falls aber statistische Auswertungen oder Datenvisualisierungen bei Deinen Projekten im Vordergrund stehen, hat R gegenüber Python einen Vorteil.

Wie schon erwähnt haben beide Sprachen ihre Vor- und Nachteile. Als fortgeschrittener Data Scientist solltest Du idealerweise beide Sprachen beherrschen.

Ich hoffe, dass Dir dieser Beitrag bei der Suche nach dem richtigen Einstieg in die Data Science Welt weiterhilft.

Happy Coding!

Falls Du Interesse an Schulungen hast, kannst du dir gerne unter STATWORX Academy unsere Kurs Kataloge für R und Python durchschauen.

Referenzen

• https://cran.r-project.org/
• https://www.python.org/
• http://wiki.c2.com/?PythonPhilosophy
• https://plot.ly/
• https://www.rstudio.com/
• https://pipenv.readthedocs.io/en/latest/
• https://conda.io/en/latest/
• https://www.kaggle.com
• https://www.springer.com/us/book/9780387245447
• https://www.statworx.com/de/academy/

Über den Autor

Fran Peric

With my curious mind I am at the right place as an intern at STATWORX - learning heaps of new stuff.

Der Beitrag R oder Python erschien zuerst auf STATWORX.

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