理工酷

首先，R在数据分析方面仍然比Python更为流行，部分原因是Python在数据分析方面存在许多小的缺陷。

话虽如此，Python正在迅速赶上。为什么？

部分原因是因为它速度更快、支持延迟评估（Python 3）、不需要将所有数据都驻留在内存中、语法更简单、错误处理要好得多、拥有软件工程师期望的API文档、并且得到了更好的开发工具的支持，更不用说R中缺少的调试器了。

而且，Python中的数据结构更加简洁（这两个S3 / S4 / S5都没有，语法都大不相同）。

由于Pandas，Python有了Data Frames la R（实际上更好）。此外，在当今的大数据时代，“本土” R特别不适用于此类分析，因为它从未针对速度和大小编写（请记住，统计信息最初旨在从使用理论分布近似的较大数据集中的小样本数据中推断出）。

换句话说，在设计统计分析R和对所有（或至少很多）数据进行操作的数据挖掘方法之间存在脱节。由于我们处在大数据领域，因此Python超越R也就不足为奇了。