数据分析可以用Python实现，并且有足够的Python库支持数据分析 。为什么要用Python for 数据分析1和为什么要用Python for 数据分析首先，因为Python可以很容易地集成C、C和Fortran代码 ， 所以一些用C写的底层算法封装在python package中后效率非常高 。
1、R语言和Python的区别是什么?Python和R的区别:虽然R语言更专业，但Python是一种通用编程语言，是为各种用例设计的 。如果你是第一次学编程，你会发现Python更容易上手，应用范围也更广 。如果你有一定的编程基础 ， 或者有以数据分析为中心的特定职业目标，R语言可能更适合你的需求 。Python和R也有很多相似之处 。这两种语言都是流行的开源编程语言，并得到了广泛的支持 。
2、R和Python用于统计学分析,哪个更好【python数据分析r,Python数据分析rstudio 百度云】2012年的时候，我们说R是学术界的主流，但是现在Python正在慢慢取代学术界的R 。不知道是不是因为大数据时代的到来 。Python比r快，Python可以直接处理G的数据；r不能 。在分析数据时，R需要通过数据库(通过groupby)将大数据转化为小数据，然后再交给R进行分析，所以R不能直接分析行为列表，只能分析统计结果 。
Python最明显的一个优势就在于它的glue语言，这一点在很多书里也有提及 。有些用C写的算法封装到Python包里后效率非常高(Python的数据挖掘包Orangecanve里的决策树 ， 10秒分析50万用户，R里几个小时都出不来了，8G内存满了) 。然而，一切都不是绝对的 。如果R向量化编程做得好(有点难)，R的速度和程序的长度都会有明显的提高 。
3、 python中r
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