通常，我们认为Python比R在计算机编程、网络爬虫上更有优势，而 R 在统计分析上是一种更高效的独立数据分析工具。所以说，同时学会Python和R这两把刷子才是数据科学的王道。
R语言，一种自由软件编程语言与操作环境，主要用于统计分析、绘图、数据挖掘。R本来是由来自新西兰奥克兰大学的罗斯·伊哈卡和罗伯特·杰特曼开发(也因此称为R)，现在由“R开发核心团队”负责开发。
R基于S语言的一个GNU计划项目，所以也可以当作S语言的一种实现，通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。R的语法是来自Scheme。
R的源代码可自由下载使用，亦有已编译的可执行文件版本可以下载，可在多种平台下运行，包括UNIX(也包括FreeBSD和Linux)、Windows和MacOS。R主要是以命令行操作，同时有人开发了几种图形用户界面。
R的功能能够通过由用户撰写的包增强。增加的功能有特殊的统计技术、绘图功能，以及编程接口和数据输出/输入功能。这些软件包是由R语言、LaTeX、Java及最常用C语言和Fortran撰写。
下载的可执行文件版本会连同一批核心功能的软件包，而根据CRAN纪录有过千种不同的软件包。其中有几款较为常用，例如用于经济计量、财经分析、人文科学研究以及人工智能。
Python与R语言的共同特点：
Python和R在数据分析和数据挖掘方面都有比较专业和全面的模块，很多常用的功能，比如矩阵运算、向量运算等都有比较高级的用法。
Python和R两门语言有多平台适应性，linux、window都可以使用，并且代码可移植性强。
Python和R比较贴近MATLAB以及minitab等常用的数学工具。
Python与R语言的区别：
数据结构方面，由于是从科学计算的角度出发，R中的数据结构非常的简单，主要包括向量(一维)、多维数组(二维时为矩阵)、列表(非结构化数据)、数据框(结构化数据)。
而 Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组(可读写、有序)、元组(只读、有序)、集合(唯一、无序)、字典(Key-Value)等等。
Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
Python是一套比较平衡的语言，各方面都可以，无论是对其他语言的调用，和数据源的连接、读取，对系统的操作，还是正则表达和文字处理，Python都有着明显优势。 而R是在统计方面比较突出。
Python的pandas借鉴了R的dataframes，R中的rvest则参考了Python的BeautifulSoup，两种语言在一定程度上存在互补性。
一般与统计学相关的建模，R语言就肯定有人用。例如时间序列arima，多元时间序列VAR, VEC，ETS, ESM等等。因为R是统计学家设计的开源代码。另外机器学习的模型也有，例如SVM，随机森林，神经网络，R都可以做一些。
当然，简单的线性规划，R也可以做。
R语言是一个开源、跨平台的科学计算和统计分析软件包，具有丰富多样、强大的的统计功能和数据分析功能，R语言是主要用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R中的统计分析通过使用许多内置函数来执行。 这些函数大多数是R基础包的一部分。 这些函数将R向量作为输入和参数，并给出结果。
模式是一组数据中出现次数最多的值。 Unike平均值和中位数，模式可以同时包含数字和字符数据。
R语言没有标准的内置函数来计算模式。 因此，我们创建一个用户函数来计算R语言中的数据集的模式。该函数将向量作为输入，并将模式值作为输出。
