最近几年，用R, Python的人越来越多，于是出现很多用哪个软件做数据分析的争议。但对于数据分析师来说，数据分析是在有限时间内，用最可行的方式拿到最有用的结果。所以对数据分析师而言，不应该仅仅局限于任何一个单一的分析软件，而应该是各取所长，根据问题的形式而灵活选取或者结合。

对于R软件来说，R的数据分析优势是众所周知的，而数据分析师纠结使用R还是Python主要基于以下几个原因：
1. 运算速度：
针对于程序速度的比较，有众多的测试方法和不同的结果，大体上从基本运算速度来说，Python是快于R的，但是，如果你愿意多花些心思更好的利用矢量化编程进行计算，那么无论从程序的长度来是速度上，都会使R的表现有显著性提高，对大部分运算，R的速度是可以和python接近的。
2. 全面性：
从这点来说， Python是强于R的。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。但R有包罗万象的统计函数可以调用，特别是在时间序列分析方面，无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用。

总的来说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。

所以，对于本地文件直接的数据分析，R相对于Python来说，分析更专业一点，但对于比较复杂的数据分析来说（例如调取网页数据、数据库等），的方式是将Python与R结合使用。

下面介绍几个Python与R结合使用的方法：

1.R和Python只共享文件，Python把源数据处理干净，生成格式化的文件放在预定的目录下，做个定时器让R去读文件，最终输出统计结果和图表。

这种做法一定程度上可行，除了做定时器外，还可以让Python即时执行”rscript”命令调用R脚本来工作，只是这种办法限制太大，只能够交换文件，Python不能对R进行的控制。

2.让Python直接调用R的函数，R是开源项目，肯定会有一些第三方库实现Python与R互通。

BTW：

如果之前没有学过R，可以先学Python然后决定是不是学R，如果学了R，学Python的时候会更快上手。

【R培训】R从零基础到精通_方匡南主讲

https://bbs.pinggu.org/thread-3820540-1-1.html

Python数据分析应用 掌握最in的数据分析软件：

https://bbs.pinggu.org/thread-3156765-1-1.html

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