在数据分析行业，我们都会从R和Python中进行选择，但很难从这两个极其强大、灵活、易用的数据分析词中进行选择。

为了让每个人都选择一种更合适的语言，我们将简单地比较这两种语言。

Stack Overflow趋势比较

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自2008年以来，上图显示了(Stack Overflow 自成立以来，随着时间的推移，这两种语言发生了变化。

R和Python在数据科学领域展开了激烈的竞争，让我们来看看他们各自的平台份额，并将2016年与2017年进行比较：

分析适用场景、任务、数据处理能力和开放环境：

适用场景

R适用于需要独立计算或单个服务器的数据分析任务的应用场景。Python作为一种粘合剂语言，需要在数据分析任务中与Web应用程序集成，或者当统计代码需要插入生产数据库时，最好使用Python。

任务

R在探索性统计分析中获胜。它非常适合初学者，统计模型只能通过几行代码来实现。Python作为一种完整而强大的编程语言，是部署生产算法的有力工具。

数据处理能力

在专业程序员和非专业程序员的大量软件包和数据库的支持下，R语言在实施统计测试和创建机器学习模型方面非常方便。

Python最初并不特别擅长数据分析，但随着NumPy、Pandas等扩展库的推出，在数据分析领域逐渐得到了广泛的应用。

开发环境

R语言需要使用R语言 Studio。Python有很多Python Spyder和IPythonn可供选择 Notebook是最受欢迎的。

R 和 Python 详细对比

R和Python有很强的联系，这两种语言越来越流行，很难选择正确的语言之一。事实上，日常用户和数据科学家可以同时使用这两种语言。