Команда Python for Devs подготовила перевод работы Клауса Вилке, где автор объясняет, почему Python, хотя и занимает лидирующую позицию в data science, не всегда является лучшим выбором для анализа данных. Он демонстрирует на практике, что многие операции в Python могут быть значительно сложнее, чем в R, что обусловлено архитектурными особенностями инструментария.
Вилке отмечает, что использование Python может быть оправдано, но не всегда удобно. Он также подчеркивает, что для эффективного анализа данных важно выбирать инструменты, которые лучше всего соответствуют конкретной задаче, и что работа с данными в Python часто оказывается менее интуитивной.
Автор делится личным опытом, а также примерами, где Python требует гораздо больше кода для выполнения простых задач, чем R. В заключение он обещает в следующих частях статьи рассмотреть конкретные трудности, с которыми сталкиваются пользователи Python при анализе данных.