🐍 𝐏𝐲𝐭𝐡𝐨𝐧 𝐯𝐬 𝐑 : quel langage choisir pour l’analyse de données ? 📊

En Data Science, deux géants se partagent la scène : Python et R.

Mais lequel utiliser ? 🤔

𝙐𝙣 𝙡𝙞𝙠𝙚 𝙚𝙩 𝙪𝙣 𝙋𝙖𝙧𝙩𝙖𝙜𝙚 de ce post avant d'aller plus loin nous feront plaisir.

Comparer Python (pandas) et R (dplyr/base R) permet de mieux comprendre leurs forces.

🔹 Python (pandas) → plus flexible et polyvalent, excellent pour la manipulation de données, l’intégration et le Machine Learning.
🔹 R (dplyr / base R) → spécialement conçu pour l’analyse statistique, les tests et la visualisation rapide.

👉 Les deux permettent de :

1️⃣ Charger des données
2️⃣ Filtrer des lignes
3️⃣ Sélectionner des colonnes
4️⃣ Trier les données
5️⃣ Grouper / agréger
6️⃣ Compter les lignes
7️⃣ Calculer une moyenne
8️⃣ Somme
9️⃣ Supprimer les doublons
🔟 Joindre des tables
1️⃣1️⃣ Créer une nouvelle colonne
1️⃣2️⃣ Renommer une colonne
1️⃣3️⃣ Gérer les données manquantes
1️⃣4️⃣ Exporter les données
1️⃣5️⃣ Visualiser les données

👉 Que vous soyez analyste, ingénieur ou data scientist, ce comparatif vous aide à choisir le bon outil pour vos projets.

⚡ Le choix dépend donc de votre objectif : modélisation avancée et production (Python) ou analyses statistiques et visualisation (R).

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Python vs R

Tâche	Python (pandas)	R (dplyr ou base R)
Charger les données	df = pd.read_csv("file.csv")	df <- read.csv("file.csv")
Filtrer les lignes	df[df['colonne'] > 100]	filter(df, colonne > 100) ou df[df$colonne > 100, ]
Sélectionner des colonnes	df[['col1', 'col2']]	select(df, col1, col2) ou df[, c("col1","col2")]
Trier les données	df.sort_values(by='colonne', ascending=False)	arrange(df, desc(colonne)) ou df[order(-df$colonne), ]
Regrouper / agréger	df.groupby('dept').agg({'salaire':'mean'})	df %>% group_by(dept) %>% summarise(moy_salaire = mean(salaire))
Compter les lignes	len(df) ou df.shape[0]	nrow(df)
Moyenne	df['salaire'].mean()	mean(df$salaire)
Somme	df['ventes'].sum()	sum(df$ventes)
Supprimer doublons	df.drop_duplicates()	distinct(df) ou unique(df)
Joindre des tables	pd.merge(df1, df2, on='id')	left_join(df1, df2, by="id")
Créer une nouvelle colonne	df['bonus'] = df['salaire'] * 0.1	df <- mutate(df, bonus = salaire * 0.1)
Renommer une colonne	df.rename(columns={'ancien':'nouveau'}, inplace=True)	rename(df, nouveau = ancien) ou names(df)[names(df)=="ancien"] <- "nouveau"
Gérer les valeurs manquantes	df.fillna(0) ou df.dropna()	df[is.na(df)] <- 0 ou na.omit(df)
Exporter des données	df.to_csv("file.csv", index=False)	write.csv(df, "file.csv", row.names=FALSE)
Visualiser les données	df.plot() ou seaborn, matplotlib	plot(df) ou ggplot2

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