Python vs R : lequel est le meilleur pour l’analyse de données ?

Quand il faut choisir entre Python et R, la décision dépendra surtout de l’utilisation prévue. R est reconnu pour ses applications en statistique et l’affichage des résultats. De son côté, Python s’en sort bien grâce à ses nombreuses fonctions et solutions.

Pourquoi comparer Python et R ?

Quiconque souhaite apprendre à programmer et recherche un langage spécialisé dans les solutions adaptées au travail scientifique avec analyses et statistiques tombera tôt ou tard sur Python et R. En effet, ces deux langages de programmation trouvent des applications notamment dans les domaines de la science des données, des analyses prédictives et de la visualisation des données. Ils disposent chacun d’une grande communauté. À première vue, les deux options ont de nombreux points communs. Mais quelles sont les différences entre Python et R et vaut-il mieux en choisir un plutôt que l’autre ?

Avantages et inconvénients de R

Le nom « R » provient des concepteurs du langage : Ross Ihaka et Robert Gentleman, deux statisticiens de l’Université d’Auckland, qui l’ont développé à partir de 1992 en se concentrant sur l’exécution et la présentation d’analyses de données statistiques complexes. Avec ce nouveau langage publié pour la première fois en 1993, ils visaient surtout à atteindre les personnes avec des connaissances préalables étendues dans les domaines des statistiques et de la programmation. R se base sur le langage de programmation S avec une implémentation libre.

R peut être compilé et fonctionne sur les plateformes UNIX, Linux, Windows et Mac. Le langage est principalement utilisé pour le développement de logiciels statistiques et pour l’analyse approfondie de données. Grâce à ses nombreuses bibliothèques, R peut aussi s’utiliser pour la mise en œuvre et l’exploitation graphiques des données collectées. Le langage est open source et fait partie du projet GNU. Si R a en premier lieu été populaire dans le milieu universitaire, de nombreuses entreprises ont depuis découvert les avantages de ce langage. Il s’intègre très bien à d’autres langages et programmes grâce à ses nombreuses interfaces.

Points positifs de R

• Open source : R est un langage pour tous. C’est au moins vrai pour ce qui concerne sa disponibilité et son coût : non seulement le langage de programmation est entièrement gratuit mais il est aussi open source. Ce qui signifie qu’il est normalement possible de l’utiliser ou de l’étendre de manière à l’adapter complètement à ses propres besoins.
• Étendue : l’approche Open source a pour corollaire l’existence de nombreuses adaptations mises gratuitement à disposition. Il y a donc beaucoup de chance qu’il existe déjà une solution à un problème donné. En effet, près de 20 000 paquets ont déjà été créés par des équipes développement sur la base de R. Ils sont spécialisés dans certains domaines avec des solutions sur mesure.
• Compatibilité : non seulement R fonctionne sur de nombreuses plateformes différentes mais il possède aussi des interfaces avec de nombreux autres langages et bases de données. Vous pouvez ainsi facilement utiliser R pour un domaine partiel et intégrer le langage dans un contexte plus large.
• Interface utilisateur : pour améliorer la convivialité du langage, Rstudio a développé une interface utilisateur graphique. Elle facilite énormément le travail avec le code. De quoi mettre en œuvre les projets plus rapidement, avec une présentation visuelle nettement simplifiée et améliorée grâce à des paquets comme Plotly. Cet outil permet de représenter les résultats de vos projets sous forme de graphiques ou de diagrammes.
• Communauté : R dispose d’une communauté prête à aider. De nombreux fans du langage sont des spécialistes dans leur domaine respectif et sont capables de fournir de précieux conseils pour résoudre les problèmes et répondre aux questions. Enfin, il existe de nombreuses documentations ainsi que des packs et bibliothèques complémentaires déjà mentionnés.

Points négatifs de R

• Performance : R n’est pas en soi un langage lent ni faible. Il peut cependant y avoir certains retards pour les grands ensembles de données. Cela s’explique notamment par le traitement MonoThread qui ne peut être utilisé que par une seule unité centrale à la fois.
• Courbe d’apprentissage : Comme R est proposé par défaut sans interface utilisateur graphique, les débuts peuvent vite devenir difficiles. En plus, cela prend un certain temps avant de bien connaître toutes les règles de notation, restrictions et particularités. Vous aurez aussi besoin de connaissances de base en statistiques, condition préalable importante pour travailler avec R. Vous pouvez vous faire une idée du langage dans notre tutoriel débutant pour R.

Avantages et inconvénients de Python

Plus connu que R, Python est utilisé par des millions de personnes dans le monde. Développé en 1991 par Guido van Rossum, le langage Python nourrit depuis le premier jour l’objectif de garantir une création de code aussi simple que possible. De nombreux termes du langage sont tirés de l’anglais et se comprennent facilement. Le code est très clair et facile à lire. Python est indépendant de la plateforme et fonctionne de manière orientée objet. Le langage très polyvalent offre aussi, grâce à sa grande communauté et à son approche Open source, de nombreux paquets dans les domaines du deep learning, de l’IA et de la science des données. Consulter notre Tutoriel Python vous permettra d’en savoir plus sur ce langage.

Points positifs de Python

• Polyvalence : Python est un langage polyvalent à tous points de vue. D’une part, il trouve des applications dans de nombreux domaines et permet ainsi d’approcher globalement les projets. D’autre part, le langage est aussi indépendant de la plateforme et peut donc s’exécuter sur différentes machines. À cela s’ajoutent de nombreuses interfaces avec d’autres programmes, langages et bases de données.
• Open source : au même titre que R, Python est Open source et disponible gratuitement. Le développement est coordonné par la Python Software Foundation mais tous les utilisateurs sont libres d’optimiser le langage pour leurs propres projets.
• Étendue : sa popularité contribue à fournir une multitude de paquets différents aux équipes développement qui travaillent avec Python. Plus de 300 000 solutions peuvent être téléchargées et utilisées directement, de quoi faciliter le travail en projet.
• Courbe d’apprentissage : Python est considéré comme l’un des langages de programmation les plus simples au monde. Malgré ses possibilités impressionnantes, le langage s’apprend et s’utilise en peu de temps. L’étendue du code est, elle aussi, relativement limpide. Cela fluidifie les processus de travail en équipe et permet de réaliser facilement de petits projets.
• Communauté : Python dispose d’une immense communauté qui édite de la documentation et ses propres bibliothèques. La communauté Python est réputée pour son soutien aux néophytes. Si vous avez une question ou un problème, vous trouverez rapidement une personne qualifiée qui pourra vous aider.

Points négatifs de Python

• Performances : Python est un langage dynamique qui peut parfois présenter quelques déficits de vitesse. Cela s’observe en particulier dans le travail avec de grands ensembles de données. Dans ces cas précis, les équipes de développement recourent la plupart du temps à des alternatives.
• Prédisposition aux erreurs : Python n’est pas plus sujet aux erreurs que d’autres langages mais celles-ci ne se remarquent souvent que lors de l’exécution. C’est pourquoi il est très important de procéder en profondeur à des tests et des contrôles réguliers en amont.
• Visualisation : Python présente aussi quelques lacunes dans la représentation des valeurs et des résultats statistiques. Il dispose de peu d’outils seulement pour fournir des résultats vraiment satisfaisants.
• Terminaux mobiles : Python n’est pas optimisé pour une utilisation sur des appareils mobiles. S’il existe bien quelques solutions dans cette voie, la plupart des équipes de développement d’applications préfèrent des langages et des programmes compatibles de base avec Android et iOS.

Python vs R : quelles différences ?

S’il est vrai que les deux langages affichent des points communs, voyons de plus près les quelques différences entre Python et R.

Syntaxe

Au premier coup d’œil, les différences de syntaxe sautent aux yeux. Voici la syntaxe pour R :

$ R
> myString <- "Bonjour ! Vous utilisez R."
> print (myString)

Dans ce cas, Python fait un peu plus court :

>>> print("Bonjour ! Vous utilisez Python.")

Python vs R : autres différences

Il y a bien sûr quelques autres caractéristiques qui diffèrent entre Python et R.

• Application : l’approche de chaque langage est très différente. R est surtout destiné à l’analyse statistique et à sa représentation, avec d’excellents résultats dans ce domaine. Python adopte une approche plus large et convient aussi à la programmation de logiciels et au Deep learning.
• Envergure et diffusion : si de plus en plus de personnes utilisent le langage R sans aucun bagage académique, il reste tout de même très lié à ce domaine. Beaucoup plus d’équipes développement utilisent Python, avec pour conséquence l’existence de très nombreux paquets pour Python.
• Performances : les deux langages ne sont pas les plus rapides du marché, mais dans l’ensemble Python est un peu plus rapide et plus performant que R.
• Formats : alors que Python peut traiter de nombreux formats de données, R est un peu plus restrictif. Seuls les fichiers CSV, Excel et texte peuvent être utilisés sans outils supplémentaires.

Python vs R : quel langage vaut-il mieux apprendre ?

Qui gagne donc ce match entre Python et R ? La réponse dépend en grande partie de l’utilisation prévue. Les deux langages sont de bons choix, tous deux très puissants. S’il s’agit en premier lieu de créer des modèles statistiques pour les visualiser, R reste le meilleur choix. Pour d’autres tâches, qui incluent du traitement au-delà des statistiques, Python offre beaucoup plus de possibilités.