当我们处理数据集时，我们将不同的统计函数应用于该数据集。这些功能可用于描述性统计，统计检验，绘图功能等的广泛探索。数据科学实际上是算法开发，数据推断和技术的多学科探索，专门用于解决分析复杂的问题。数据科学的核心是数据。
在Python中，Pandas是数据分析库之一，用于从Excel电子表格，CSV和其他数据源导入数据。
R是一种开源语言。该语言非常受欢迎，因为它有助于开发更用户友好的环境，并提供更好的方式进行数据分析，统计和图形模型。当它被开发时，那时该语言仅用于学术和研究领域。但是如今，企业界也使用它。现在，R是企业界增长最快的统计语言之一。
R来自一个庞大的社区。该社区通过邮件列表，用户提供的文档和非常活跃的Stack Overflow组提供支持。CRAN是策展的R包的庞大存储库，用户可以轻松地为它们做出贡献。它是R函数和数据的集合。它使开发最新技术和功能变得容易，而无需从头开始开发一切。
R具有许多内置的数据分析功能。R语言主要适用于统计和数据分析目的。R默认情况下具有许多工具，这些工具在与数据分析相关的研究和开发中非常重要。
对于数据分析，数据可视化是非常重要的部分，因为R提供了许多软件包，如ggplot2，ggvis，lattice等，它们对于简化这些实现非常有帮助。
R有许多用于实现与数据科学相关的应用程序的软件包。大量软件包的可用性使R成为最资源丰富且用途最多的软件包。
当数据分析任务需要在单个服务器上进行独立计算或分析时，在这种情况下，将使用R。该语言对于探索性工作非常有用，并且可以处理任何类型的数据分析，并且可以针对该问题实现较大的解决方案。
R语言主要适用于数据科学环境。
Python是一种非常灵活的语言，做一些新颖的事情很棒，并且主要关注可读性和简单性。Python有许多软件包可以在与数据科学相关的应用程序的不同领域上工作。
对于在数据集中查找离群值，Python和R都很好，但是在使用Web服务上传数据集和查找离群值的情况下，Python更好。
Python是一种通用的编程语言，这就是为什么大多数数据分析功能都可用的原因。
Python还提供了Lasagne，Caffe，Keras，Mxnet，OpenNN，Tensor流等软件包。此软件包允许开发深度神经网络，而该网络在Python中要简单得多。
Python和Pandas和Scikit一样，很少有数据分析软件包。但这很容易实现目标。
当我们的数据分析任务需要与Web应用程序集成或需要将统计代码合并到生产数据库中时，则在这种情况下使用Python。它是实现生产使用算法的非常流行的工具。
Python已广泛用于许多领域，例如-
执行计算机视觉（诸如面部检测和颜色检测之类的设施）
开发游戏
做机器学习（使计算机具有学习能力）
建立一个网站
启用机器人
执行脚本
自动化网络浏览器
执行科学计算
执行数据分析
进行网页爬取（从网站收集数据）
建立人工智能