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.