5、打造数据分析工具箱

打造数据分析工具箱

在数据分析领域，拥有合适的工具至关重要。R 和 Python 是两款强大且广泛使用的工具，它们各有优势，相互补充，能帮助我们高效地完成各种数据分析任务。

1. R 语言的强大之处

R 语言基础功能强大，仅需几行代码就能对数据进行广泛的统计分析，并生成信息丰富且有吸引力的可视化结果。像 plyr 和 ggplot2 这样的现代 R 库，进一步扩展和增强了 R 的基础功能，是许多前沿数据分析和可视化示例的基础。

R 还提供了交互式执行 shell，基本功能能满足一般需求。为了追求更高的交互性，RStudio 应运而生。它集集成开发环境（IDE）、数据探索工具和迭代实验环境于一体，极大地提升了 R 的默认功能。

2. 为何同时需要 R 和 Python

“如果你只有一把锤子，那么所有东西看起来都像钉子。”在某些情况下，通用编程语言 Python 的灵活性非常有用；而在另一些情况下，三行 R 代码就能完成可能需要 30 多行 Python 代码（即使使用 pandas）才能完成的任务。我们的最终目标是尽可能快速、直观地提供有洞察力和准确的分析，因此了解何时使用何种工具至关重要。

当然，Python 能完成一些 R 无法完成的任务，反之亦然。为了应对这种情况，R 有 rJython 包可以调用 Python 代码，Python 有 rpy 和 rpy2 模块可以调用 R 代码。将这两种工具都纳入你的工具箱，就能应对大多数任务。而且，R 和 Python 都有活跃的社区，能提供帮助和开发新功能。

3. 使用 Canopy 快速启动 Python 分析

虽然可以从提供