1、适用场景
R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。
Python作为一种粘合剂语言，在数据分析任务中需要与Web应用程序集成或者当一条统计代码需要插入到生产数据库中时，使用Python更好。
2、任务
在进行探索性统计分析时，R胜出。它非常适合初学者，统计模型仅需几行代码即可实现。
Python作为一个完整而强大的编程语言，是部署用于生产使用的算法的有力工具。
3、数据处理能力
有了大量针对专业程序员以及非专业程序员的软件包和库的支持，不管是执行统计测试还是创建机器学习模型，R语言都得心应手。
Python最初在数据分析方面不是特别擅长，但随着NumPy、Pandas以及其他扩展库的推出，它已经逐渐在数据分析领域获得了广泛的应用。
4、开发环境
对于R语言，需要使用R Studio。
对于Python，有很多Python IDE可供选择，其中Spyder和IPython Notebook是最受欢迎的。
5、存在问题
内存问题：R语言被要求把所有数据都加载到内存里面去进行运行……