选择R的最佳场景

• 学术研究与统计分析
• 需要高级统计方法的项目
• 创建出版级的数据可视化
• 生物信息学和计量经济学
• 使用R Markdown生成报告

选择Python的最佳场景

• 通用目的的数据分析
• 机器学习与深度学习项目
• 需要与Web应用集成
• 大数据处理与工程任务
• 跨领域协作项目

R语言代码示例

# 加载必要的库
library(ggplot2)
library(dplyr)

# 读取数据
data <- read.csv("sales_data.csv")

# 数据预处理
processed_data <- data %>%
  filter(region == "North America") %>%
  group_by(product_category) %>%
  summarize(
    total_sales = sum(sales),
    avg_price = mean(price)
  )

# 创建可视化
ggplot(processed_data, aes(x = product_category, y = total_sales)) +
  geom_bar(stat = "identity", fill = "steelblue") +
  labs(title = "North America Sales by Product Category",
       x = "Product Category", y = "Total Sales") +
  theme_minimal()

Python代码示例

# 导入必要的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv("sales_data.csv")

# 数据预处理
processed_data = data[data['region'] == 'North America']
processed_data = processed_data.groupby('product_category').agg({
    'sales': 'sum',
    'price': 'mean'
}).reset_index()
processed_data.columns = ['product_category', 'total_sales', 'avg_price']

# 创建可视化
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(processed_data['product_category'], 
        processed_data['total_sales'], 
        color='steelblue')
plt.title('North America Sales by Product Category')
plt.xlabel('Product Category')
plt.ylabel('Total Sales')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

1. R和Python可以一起使用吗？

可以！通过reticulate包(R)或rpy2库(Python)可以在两种环境间互相调用，实现优势互补。

2. 哪种语言的薪资更高？

根据2023年调查，精通Python的数据科学家平均薪资略高(约5-10%)，但掌握两种语言的专业人士最具竞争力。

3. 学习曲线哪个更陡峭？

对于无编程经验者，Python基础语法更容易上手；对于统计背景用户，R的统计功能更直观。整体上Python的学习资源更丰富。