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 Plotly 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.