1樓：生化環材
我不負責任地推薦Python。
其他答主從易用性等方面分析了Python VS R的優缺點。他們說的都很有道理。
那我推薦Python的原因是什麼呢？
學Python容易跳槽轉行啊！
據我所知，R語言目前僅僅是資料統計與生物資訊學用得比較多，如果不能確定以後僅使用R能不能夠用，乾脆直接上Python。
2樓：鄧飛
不是說學R語言是從走捷徑到半吊子, 學Python從傻白甜到白富美！！！
個人建議，如果不是對某些包特別依賴，而且這些包Python中沒有對應的功能，那麼就學Python吧，感覺Python更像一門程式語言，從Python到R，相對容易，從R到Python就很難了。我學習幾年的R，現在轉到Python，感觸頗多：論學一門正規的程式語言的重要性！
鄧飛：R語言與獨孤九劍 & Python與降龍十八掌
3樓：Kin Wang
推薦你用R。個人覺得完全夠用了，上手快，各種package直接用。視覺化效果很好。Python很強大的，但對你的需求來說，沒那麼大必要。
4樓：張光耀
臨床醫學的話，我建議是使用R，主要有以下方面的原因：
對於資料分析和視覺化而言，R比Python更容易上手，同時R本身就擅長資料分析和視覺化這方面；
R中關於資料分析的教程和知識體系已經比較系統了，比如Hadley Wickham寫的《R語言資料科學》一書，系統又簡便；
目前我接觸到的醫學方面的朋友，基本都使用R，從同行交流的角度上講，使用R會更方面吧？
總結起來就是，上手快，系統健全，方面交流。
關於R語言的入門資料，可以去B站上找，挺多的，比如這個鏈結。
5樓：章丁睿
對於大多數非開發人員來說，所謂語言的比較，最終都是比較幾個package而已。
你的需要大概對應資料分析中的三個步驟
收集資訊
清洗、處理資訊
資料視覺化
第一收集資訊。這要看你資訊收集的主要渠道，如果是醫院系統匯出各種標準格式的檔案（csv等），那R和python沒有任何區別，pandas和readr等都沒有任何問題。但是如果你想直接連線到別的系統上，那麼python的輪子可能會有現成的。
第二清洗和處理資料。強烈推薦R. tidyverse的那一套管道非常人性化，非常適合新手。
個人認為其函式的設定要比pandas對小白友好一些。R中還有最強大的in-memory 操縱資料package data.table 。
現在我非常不願意使用pandas的原因之一就是還得自己手動敲列名進去，比如乙個很簡單的subset data.
Pandas
df[(df[
'one'
]>5)
&(df[
'two'
]>1)]
dplyr
df %>%
filter(one>5,two>1)
data.table
df[one>5 & two>1,]
第三視覺化。很多時候視覺化的關鍵點其實是在資料的形式，tidyverse推崇的tidy data其實就是他們的靈魂。很多資料需要是tidy的格式，才能很好的放在ggplot2中展示
6樓：
必須是R。
有條件的必須要上專業統計軟體，SAS，SPSS等。
這個跟語言沒有任何關係。學R的成本和學Python的成本幾乎一樣。但是R可以做到開箱即用，而Python卻不能做到，這也為什麼推薦非科班生學習R的原因，因為這是統計學家設計的語言。
另外為什麼說有條件必須要上專業統計軟體呢？因為R和Python本質都是社群驅動的語言體系，它確實有大量易用的包，但是少有嚴格的檢查與分析。你要做統計分析，在數學裡面是非常嚴謹的學科，可以這麼說沒有哪個包敢保證能包含所有的特殊情況，沒有哪個包敢保證自己永遠不會出錯，但是商業軟體就可以，商業軟體可以保證它現在發布的版本是無錯的，是可驗證的，這是數個專業統計學家的驗證結果，並且可保證有維護性，其他兩種語言則很難保證維護性。
做資料分析用python還是R？
ISKP 選擇什麼語言不是關鍵，主要是分析的方法和理論需要紮實的基本功。R語言在統計分析方面可能更加靈活，但是在大規模的資料處理方面捉襟見肘。而Python本身是乙個程式語言，但是有豐富的資料分析包來支援常見的函式。但是還是在實踐過程中有一些想要的函式並不在常用的statmodel sklearn ...
R語言和Python一塊學習會弄混嗎？？
Cobin Zhang 不會。學的時候多去對比實現同一結果，R和python的語法差別。具體語法參照包的用法，感覺R的包函式語法不是很規範，相比較python就規範的多。 David Lee 不會有Python基礎，學R會很輕鬆。我是統計專業，學R的時候有C和MATLAB鋪墊，感覺R學起來很舒服，後...
Python在資料分析方面取代R語言和MATLAB會是大勢所趨嗎
阿道克 我是R使用者，用了十來年了吧。我覺得R和Python的問題不是誰取代誰，而是兩者何時融合產生新工具，畢竟兩者一直在取長補短相互借鑑。R不是通用程式語言，而是統計程式語言，這是缺點也是優點。R很難像Python那樣大流行，但是專業性強也不容易被通用工具取代。反而是Python，如果有了更好用的...