在Python和R中執行相同的任務
根據KDD調查，較少的受訪者（按比例計算）在2017年僅使用R而不是2018年。同時，更多的受訪者（按比例）在2017年僅使用Python而不是2016年。
讓我們以此為藉口快速瞭解當我們在兩個系統中嘗試任務時會發生什麼。
對於我們的任務，我們選擇了在僅有8GB記憶體的機器上直接讀取50,000,000行50列資料集到記憶體中是痛苦的操作。
在Python中，Pandas包大約需要6分鐘來讀取資料，然後就可以準備工作了。
在R中，當記憶體不足時，utils::read.csv()和readr::read_csv()失敗。因此，如果您對R的看法是“基本只有R”，或“基本只有R + tidyverse”，或“基本只有tidyverse”，讀取這個檔案是一項“艱鉅的任務”。
按照上面的狹隘觀點，如果想要完成工作，除了使用Python之外別無選擇。
或者，我們可以記住data.table。而data.table顯然不是tidyverse資料的一部分。data.table在R領域已經有12年的歷史了。它可以讀取資料，並且可以在不到一分鐘的時間內以R語言工作。
總之，在緊急情況下完成任務:學習Python或學習data.table。而且，在我看來，“tidyverse first teaching”(通常是“tidyverse only teaching”的程式碼)從長遠來看可能並不適合R社群。
作者： 原文連結： https://www.r-bloggers.com/running-the-same-task-in-python-and-r/
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