搜文献理数据，还有比 Python 更快的吗？

很多同学在进行数据分析使用语言工具时都会发出这样的疑问：

「学习了 R 语言还需要学习 Python 吗 ?」

「学习了 Python 那其他语言工具还需要学习吗 ?」

今天就来掰扯掰扯做数据分析时选哪个软件更合适！

Excel 和 GraphPad 等是最常用、最易上手的数据分析工具，但是对于大数据的处理或是数据频繁改动的情况下，它们的弊端就比较明显了，都无法高效批量改变数据。

R 语言在数据分析和图表制作上确实十分出色，也是目前大部分临床医生在学习和使用的软件，但是在面对一些数据的自动化处理或收集时就稍显力不从心，对于一些病例数据的自动收集和整理很难实现。

接下来科研君再重点讲讲，大家在数据分析中常用到的 Python 和 R 语言的区别。

R 语言和 Python 的本质区别

R 语言最早是由两位统计学家制作的一个软件，后来逐渐扩展演变成一种可编程的语言。

Python 最初就是由程序员设计的一门编程语言，之后随着在数据科学领域的大量应用，就形成了成熟的、支持数据分析的工具包。

举一个不恰当的例子（狗头保命），两者的区别就好比是安卓系统和苹果系统。安卓系统最初是为数码相机设计的一个系统，后来扩展到手机操作系统领域。而苹果系统最开始就是为苹果手机设计的系统。一个是半路出道，一个则是打小开始专研。

所以本质区别就是两者的底层逻辑不同。尽管看起来两者都可以进行数据分析和图表制作，但两者在很多其它场景中的应用中却是大相径庭。比如应用 R 语言进行数据分析是需要先将所有数据读到内存中才能处理的，这也就意味着对于海量数据的处理是无法进行的。

从数据分析、图表制作、数据管理等 7 方面综合分析考量，Python 的综合能力是在这些数据分析工具中脱颖而出的，但是这也不代表其它工具没有学习和使用的价值。具体还是要根据任务需求去选择合适、高效的工具。

那么 Python 在医学科研领域有何应用呢？

1、文件处理的自动化

在科研工作中经常需要处理数据文件，以往批量文件进行合并、统计、分析时都需要手动逐个文件进行复制、粘贴、修改，不仅效率低还很容易出现错误。学会 Python 就可以实现高效批量化的自动处理文件。

2、电子病例数据的自动提取

做科研的朋友们都需要从大量病例中提取生化指标或是其他有效信息，而一般情况只能手动筛选提取病例数据，这是一项非常繁杂且令人烦躁的过程，稍不留神还容易出现错误，前功尽弃。

如果运用 Python 加上一些自然语言处理的技术来辅助的话，同样的数据收集不再像原来那般繁琐，完全可以实现自动化筛选，高效精准的收集所需数据，让科研工作者更加顺心工作！

3、构建爬虫

Python 在医学领域中再进阶一点的应用就是通过 Python 构建爬虫了，这样就可以实现从网上批量下载论文信息以及公开数据，根据所需的条件设置筛选，快速完成数据的自动收集。

4、医学数据的可视化

一篇优秀的论文无疑需要大量的数据证明，那么数据的整理和分析也必然离不开图表的制作。图表制作同样可以应用 Python 快捷、精准地产出，以达预期的效果。

5、更多可能性

Python 也可以应用在更多复杂的场景中，随着数据量的增大，Python 对于海量数据处理的优势的愈发突显。

同时在当前热门的领域，基于深度学习的医学影像智能处理、自动阅片、数据挖掘方向等很多需要应用 Python 来实现的地方。