Python vs. R: Die beste Sprache für die Datenanalyse

Wer den Vergleich Python vs. R für sich entscheidet, hängt vor allem vom geplanten Einsatzzweck ab. R überzeugt im Bereich Statistik und kann Ergebnisse besser visualisieren. Python punktet mit seinen zahlreichen Funktionen und Lösungen.

Worum geht es bei Python vs. R?¶

Wenn Sie Programmieren lernen möchten und nach einer Sprache suchen, die Lösungen in der wissenschaftlichen Arbeit mit Analysen und Statistiken bietet, werden Sie früher oder später mit großer Sicherheit auf Python und R stoßen. Beide Programmiersprachen werden u. a. in den Bereichen Data Science, Predictive Analytics und Datenvisualisierung genutzt und können jeweils eine große Fangemeinde für sich begeistern. Auf den ersten Blick haben beide Optionen zahlreiche Gemeinsamkeiten. Wo aber liegen die Unterschiede zwischen Python und R und welche Sprache ist der anderen worin überlegen?

Die Vor- und Nachteile von R¶

Der Name „R“ geht auf die Entwickler der Sprache zurück: Ross Ihaka und Robert Gentleman, zwei Statistiker an der University of Auckland, entwickelten die Sprache ab 1992. Ihr Hauptaugenmerk galt dabei der Durchführung und Darstellung komplexer statistischer Datenanalysen. Die ursprüngliche Zielgruppe der neuen Sprache, die 1993 erstmals veröffentlicht wurde, waren Personen mit umfangreichen Vorkenntnissen in den Bereichen Statistik und Programmierung. R basiert auf der Programmiersprache S und ist eine freie Implementierung.

R kann kompiliert werden und läuft auf UNIX-Plattformen, Linux, Windows und Mac. Die Sprache wird vor allem für die Entwicklung statistischer Software und für die tiefergehende Datenanalyse verwendet. Aufgrund ihrer zahlreichen Bibliotheken lässt sich R auch für die grafische Umsetzung und Nutzung der erhobenen Daten verwenden. Die Sprache ist Open Source und Teil des GNU-Projekts. Zwar war R zunächst im akademischen Umfeld zuhause und wurde vornehmlich dort verwendet, mittlerweile haben aber auch zahlreiche Unternehmen die Vorzüge der Sprache für sich entdeckt, die durch zahlreiche Schnittstellen mit anderen Sprachen und Programmen sehr gut integrierbar ist.

Vorteile von R¶

• Open Source: R ist eine Sprache für alle. Das gilt zumindest in Bezug auf die Verfügbarkeit und den Kostenfaktor. Die Programmiersprache ist nicht nur komplett kostenlos, sondern auch quelloffen. Somit ist es grundsätzlich möglich, sie so zu nutzen oder zu erweitern, dass sie optimal auf die eigenen Anforderungen zugeschnitten ist.
• Umfang: Dieser quelloffene Ansatz führt dazu, dass es zahlreiche Anpassungen gibt, die Nutzerinnen und Nutzern ebenfalls kostenfrei zur Verfügung stehen. Die Chance, dass es bereits eine Lösung für ein aktuelles Problem gibt, ist damit entsprechend hoch. Fast 20.000 Pakete haben Entwicklerinnen und Entwickler schon auf der Basis von R erstellt. Diese eignen sich für die Spezialisierung auf bestimmte Fachbereiche und bieten darin maßgeschneiderte Lösungen.
• Kompatibilität: R funktioniert nicht nur auf vielen verschiedenen Plattformen, sondern hat außerdem Schnittstellen mit zahlreichen anderen Sprachen und Datenbanken. Sie können daher problemlos R für einen Teilbereich nutzen und die Sprache in einem größeren Kontext einbetten.
• Benutzeroberfläche: Um die Benutzerfreundlichkeit der Sprache zu erhöhen, wurde mit RStudio eine grafische Benutzeroberfläche entwickelt, die es deutlich einfacher macht, mit dem Code zu arbeiten. Projekte lassen sich so schneller umsetzen. Auch die visuelle Aufbereitung wird durch Pakete wie plotty deutlich vereinfacht und verbessert. Das Tool erlaubt es Ihnen, die Ergebnisse Ihrer Projekte in Form von Grafiken oder Diagrammen abzubilden.
• Community: R verfügt über eine begeisterte Community. Viele Nutzerinnen und Nutzer der Sprache sind Fachleute auf ihrem jeweiligen Gebiet und können dadurch wertvolle Tipps für die Lösung Ihrer Probleme und Fragen liefern. Außerdem gibt es zahlreiche Dokumentationen und die bereits erwähnten Zusatzpakete und -bibliotheken.

Nachteile von R¶

• Performance: Zwar ist R keine langsame oder schwache Sprache, bei größeren Datensätzen kann es mitunter dennoch zu Verzögerungen kommen. Ein Grund dafür ist die Single-Thread-Verarbeitung, die nur eine CPU gleichzeitig nutzen kann.
• Lernkurve: Da R standardmäßig ohne grafische Benutzeroberfläche angeboten wird, kann der Einstieg relativ fordernd sein. Bis man darüber hinaus sämtliche Notationsregeln, Einschränkungen und Besonderheiten kennt, kann einige Zeit vergehen. Grundsätzliche Kenntnisse der Statistik sind außerdem eine wichtige Voraussetzung für die Arbeit mit R. Einen ersten Einblick in die Sprache erhalten Sie in unserem Einsteiger-Tutorial für R.

Die Vor- und Nachteile von Python¶

Python ist noch ein ganzes Stück bekannter als R und wird weltweit von Millionen Menschen genutzt. Python wurde 1991 von Guido van Rossum entwickelt und verfolgt seit dem ersten Tag das Ziel, eine möglichst einfache Code-Erstellung zu gewährleisten. Viele Begriffe der Sprache sind aus dem Englischen entnommen und können so direkt verstanden werden. Der Code ist sehr übersichtlich und einfach zu lesen. Python ist plattformunabhängig und arbeitet objektorientiert. Die Sprache ist sehr vielseitig und bietet auch dank der großen Community und des quelloffenen Ansatzes viele Pakete in den Bereichen Deep Learning, KI und Data Science. Einen Einblick in die Sprache erhalten Sie in unserem Python-Tutorial.

Vorteile von Python¶

• Vielseitigkeit: Python ist in jeder Hinsicht eine sehr vielseitige Sprache. Zum einen lässt sie sich in sehr vielen Bereichen einsetzen und erlaubt dadurch eine ganzheitliche Herangehensweise an ein Projekt. Zum anderen ist die Sprache auch plattformunabhängig und kann dadurch auf verschiedenen Maschinen ausgeführt werden. Hinzu kommen zahlreiche Schnittstellen mit anderen Programmen, Sprachen und Datenbanken.
• Open Source: Genau wie R ist Python quelloffen und frei erhältlich. Die Weiterentwicklung wird von der Python Software Foundation koordiniert, grundsätzlich steht es allerdings allen Nutzerinnen und Nutzern frei, die Sprache für eigenen Projekte zu optimieren.
• Umfang: Das wiederum trägt dazu bei, dass Nutzerinnen und Nutzern bei Python eine Fülle unterschiedlicher Pakete zur Verfügung steht. Über 300.000 Lösungen können heruntergeladen und direkt verwendet werden. Das erleichtert die Arbeit an einem Projekt maßgeblich.
• Lernkurve: Python gilt als eine der einfachsten Programmiersprachen der Welt. Trotz ihrer beeindruckenden Möglichkeiten kann die Sprache bereits in kürzester Zeit erlernt und angewendet werden. Auch der Umfang des Codes ist vergleichsweise übersichtlich. Dies erleichtert auch die Zusammenarbeit in Teams und erlaubt es Ihnen, eigene kleine Projekte einfach selbst umzusetzen.
• Community: Python hat eine riesige Community, die Dokumentationen und eigene Bibliotheken zur Verfügung stellt. Dazu eilt der Fangemeinde der Ruf voraus, besonders hilfreich und unterstützend zu agieren. Gibt es also mal Fragen oder Probleme, finden sich schnell engagierte Ansprechpartner und -partnerinnen.

Nachteile von Python¶

• Performance: Als dynamische Sprache kann es bei Python mitunter zu einigen Tempodefiziten kommen. Das betrifft insbesondere die Arbeit mit umfangreichen Datensätzen. In diesem Bereich greifen daher viele Programmierer und Programmiererinnen zu Alternativen.
• Fehleranfälligkeit: Zwar ist Python insgesamt keine fehleranfällige Sprache, wurde allerdings doch eine falsche Eingabe gemacht, fällt diese häufig erst während der Ausführung auf. Regelmäßige und umfangreiche Tests und Kontrollen sind daher im Vorfeld sehr wichtig.
• Visualisierung: Defizite hat Python auch bei der Darstellung der statistischen Werte und Ergebnisse. Hierfür gibt es nur wenige Tools, die wirklich zufriedenstellende Ergebnisse liefern.
• Mobile Geräte: Python ist nicht für den Einsatz auf mobilen Endgeräten optimiert. Zwar gibt es hierzu einige Lösungen, die meisten App-Entwickler und -Entwicklerinnen setzen jedoch auf Sprachen und Programme, die von Anfang an kompatibel mit Android und iOS sind.

Python vs. R: Was unterscheidet die Sprachen?¶

Zwar haben die beiden Sprachen durchaus Gemeinsamkeiten, es gibt allerdings auch einige Unterschiede zwischen Python und R, die wir uns nun genauer anschauen.

Die jeweilige Syntax¶

Direkt auf den ersten Blick erkennt man Unterschiede in der jeweiligen Syntax. So sieht sie für R aus:

$ R
> myString <- "Guten Tag! Sie nutzen R."
> print (myString)

Python hingegen ist noch ein wenig kürzer:

>>> print("Guten Tag! Sie nutzen Python.")

Weitere Unterschiede zwischen Python vs. R¶

Es gibt noch einige weitere Unterscheidungsmerkmale zwischen Python und R.

• Einsatzzweck: Die Herangehensweise an die jeweilige Sprache ist sehr unterschiedlich. R ist vor allem für die statistische Analyse und deren Darstellung vorgesehen und erzielt hier hervorragende Ergebnisse. Python verfolgt einen umfangreicheren Ansatz und eignet sich auch für die Programmierung von Software und Deep Learning.
• Umfang und Verbreitung: Zwar nutzen immer mehr Menschen auch ohne akademischen Background R, die Sprache ist aber nach wie vor in diesem Bereich verwurzelt. Python wird von deutlich mehr Entwicklerinnen und Entwicklern genutzt. Das führt auch dazu, dass es sehr viel mehr Pakete für Python gibt.
• Performance: Beide Sprachen sind nicht die schnellsten auf dem Markt. Insgesamt ist Python allerdings ein wenig flotter und leistungsfähiger als R.
• Formate: Während Python zahlreiche Datenformate verarbeiten kann, ist R etwas restriktiver. Nur CSV, Excel und Textdateien können ohne zusätzliche Tools verwendet werden.

Python vs. R: Welche Sprache sollten Sie lernen?¶

Wer kann also den Vergleich Python vs. R für sich entscheiden? Die Antwort hängt maßgeblich vom geplanten Einsatzzweck ab. Beide Sprachen sind sehr mächtig und daher empfehlenswert. Geht es in erster Linie darum, statistische Modelle zu erstellen und diese zu visualisieren, ist R die beste Wahl. Für andere Aufgaben, die über die Statistik hinausgehen, bietet hingegen Python deutlich mehr Möglichkeiten.