在数据操作方面，R语言原生支持向量化运算，其DataFrame结构专为统计建模设计。Python则通过Pandas库实现类似功能，语法更接近通用编程范式。例如数据筛选操作，R使用subset(df, condition)而Python采用df[df.column > value]的索引方式。
| 功能维度 | R语言实现 | Python方案 |
|---|---|---|
| 数据可视化 | ggplot2图形语法 | Matplotlib/Seaborn库 |
| 机器学习 | caret统一接口 | scikit-learn框架 |
| 并行计算 | parallel包 | multiprocessing模块 |
在生物统计领域，R语言因其丰富的生物信息学包（如Bioconductor）占据优势。心理学研究多采用R的lme4包进行混合效应模型分析。Python则在自然语言处理方向表现突出，NLTK和spaCy库支持更复杂的文本分析流程。
金融科技公司更倾向Python，因其与Django/Flask框架的整合能力便于构建数据仪表盘。制造业质量管控中，R的qcc供完整的统计过程控制方案。互联网公司AB测试场景，Python的statsmodels与R的PowerTOST包各有适用场景。
