R es insuperable en análisis estadístico, bioinformática (Bioconductor), Machine Learning y visualización de datos. Su paradigma dplyr permite manipular datos de manera uniforme en múltiples entornos (bases SQL, Spark, Arrow), mientras que herramientas como Shiny y Plumber hacen que R sea excepcional para análisis interactivo y despliegue en producción sencillo. Con un sobresaliente soporte nativo para trabajo exploratorio en RStudio. Por otro lado, Python destaca por su versatilidad en entornos empresariales, integración con sistemas de producción, herramientas avanzadas para manejo de versiones y desarrollo reproducible, y su ecosistema de bibliotecas y frameworks para web scraping, APIs, y Deep Learning. Su programación orientada a objetos avanzada, decoradores, y soporte para E/S asíncrona lo hacen ideal para la programación de aplicaciones complejas y sistemas distribuidos.
R es mejor que Python en los siguientes aspectos:
Tidyverse (dplyr/tidyr especialmente) supera todo lo que hay en Python, el módulo pandas parece una broma de mal gusto en comparación. Además el paradigma dplyr se utiliza en data.table, diseñado para trabajar con grandes volúmenes de datos y realizar operaciones complejas en datos de manera rápida y eficiente, mediante dtplyr; en consultas a bases de datos SQL (PostgreSQL, MySQL, MariaDB, SQLite, Oracle, Microsoft SQL Server y otros sistemas SQL compatibles), mediante dbplyr; en Apache Spark, a través de sparklyr; y en Apache Arrow, haciendo que baste con el aprendizaje de una sola gramática para tener acceso a todas estas herramientas, lo cual no hay en Python.
La cantidad de paquetes de estadística es mucho mayor que cualquier cosa en Python. Es natural ya que R es el lenguaje de programación materno de todo estadístico. Eso hace que tenga un nicho muy establecido en la academia, la psicometría, el análisis de encuestas para análisis político y de mercados y en el sector asegurador.
La cantidad de paquetes de bioinformática está mucho más allá de Python, especialmente en el repositorio Bioconductor. Eso hace que R sea muy fuerte en investigación y desarrollo (I+D) y ensayos clínicos de las industrias Biotecnologica y Farmacéutica, en análisis de secuencias y estudios de asociaciones genéticas de la Genómica, en bioestadística en la academia, en el análisis de datos clínicos y medicina genómica, en genética de plantas y animales de la industria agrícola y de las ciencias de los alimentos, en epidemiología y en estudios de biodiversidad y genómica ambiental.
La lazy evaluation, especialmente en los argumentos de las funciones, permite realizar operaciones sorprendentes, como la metaprogramación. Por ejemplo, el paquete rlang facilita desarmar el código proporcionado por el usuario, complementarlo y luego evaluarlo en cualquier entorno deseado. Esto probablemente rompe muchas buenas prácticas de codificación, pero, ¿no resulta increíblemente útil?
La sintaxis de data.table es mucho más limpia que la de polars, nuevamente gracias a la implementación inteligente de tidyverse por medio de dtplyr y las características específicas de R.
El modulo let’s plot de Python, copia de ggplot2, es bueno, pero éste sigue siendo el rey. La cantidad de paquetes gg* adicionales permiten crear visualizaciones que son muy difíciles de hacer en Python.
Integración súper fluida con RMarkdown para comunicar contenido reproducible, aunque ahora que Posit está apoyando Python soportándolo mediante Quarto, esta ventaja puede reducirse.
RStudio/Posit Package Manager es muy bueno, aunque el paquete renv puede tener algunos errores.
RStudio tiene un desarrollo muy activo como IDE. Para trabajo exploratorio es, en algunos aspectos específicos, mejor que cualquier otra cosa para Python, incluido VSCode. Por ejemplo, reconoce los contextos data.frame/data.table/tibble y los nombres de las columnas y las vistas previas están disponibles mediante tabulación.
R tiene soporte en Databricks, Amazon EMR, Google Cloud Dataproc, Azure Synapse Analytics, Cloudera Data Platform, Snowflake o Apache Spark Kubernets. Además, R ofrece soluciones específicas como Shiny y Plumber que permiten implementar análisis interactivos y desplegar modelos de manera sencilla y eficiente, especialmente en contextos donde la rapidez y la presentación son clave. No obstante, Python cuenta con un mayor despliegue en entornos empresariales debido a su integración con sistemas de producción complejos.
Python es mejor que R en los siguientes aspectos debido a su creación como lenguaje de propósito general:
Es un mejor sistema de programación orientada a objetos que el conjunto de R de S3/S4/R6. Está en desarrollo S7. Habrá que ver en cuánto disminuye la brecha.
Tiene administradores de contexto que facilitan la gestión de recursos que necesitan abrirse y cerrarse (como archivos o conexiones de red) asegurando que estos recursos se liberen correctamente, incluso si ocurre un error en el proceso. También es posible en R, aunque con un enfoque distinto y menos elegante sintácticamente.
Permite ejecutar operaciones de entrada y salida asíncrona, como leer o escribir archivos, o hacer solicitudes a servidores, sin bloquear la ejecución del programa. En lugar de esperar a que una operación finalice, el programa puede continuar ejecutando otras tareas y atender la respuesta de la operación de E/S cuando esté lista. En R, se puede, pero con más esfuerzo y restricciones.
Sugerencias y comprobación de tipos. En Python, la anotación de tipos y herramientas como mypy permiten un tipado riguroso, lo cual es especialmente útil en el desarrollo de aplicaciones grandes donde los errores de tipo pueden propagarse y ser difíciles de rastrear. En R, este nivel de verificación de tipos no es tan común porque su propósito principal es facilitar análisis interactivo y exploración de datos, donde la flexibilidad es una ventaja. En R existen herramientas que permiten realizar verificaciones de tipos opcionales si se desea, como, por ejemplo, checkmate y typed, y funciones como stopifnot() o assertthat() aunque no son comprobaciones de tipo tan estrictas como las de Python.
La implementación de un “decorador” en R no es tan directa como en Python. No hay una sintaxis especial como el @decorator de Python, por lo que cada función decorada debe crearse explícitamente. Las funciones de orden superior en R son menos flexibles y no tienen la misma integración que los decoradores en Python, lo que hace que sean más complicados de usar en flujos complejos.
Un conjunto mucho más elaborado de herramientas para formatear código de Python triunfan sobre cualquier cosa en R (lintr o Ctrl + Shift + A de la IDE RStudio). Las herramientas como Black y Flake8 de Python ofrecen
PyPI es mejor que CRAN cuando se piensa en Linux, ya que CRAN no distribuye binarios para Linux. Es una limitación que puede dificultar la instalación rápida de paquetes en entornos de producción o en proyectos grandes. Sin embargo, existen alternativas como el uso de repositorios de terceros (RStudio Package Manager) o Docker que pueden facilitar este proceso.
Otras características destacables de Python son:
El web scraping y la interfaz con varias API, incluso tan comunes como AWS, es mucho más fluida en Python.
Las nuevas versiones y características llegan más rápido que en R. Es una ventaja en cuanto que la rapidez de PyPI permite a los desarrolladores acceder a nuevas herramientas, funcionalidades y correcciones de errores de manera mucho más ágil, lo que es crucial en áreas de innovación rápida como Machine Learning o desarrollo de aplicaciones. Es una desventaja en cuanto que la falta de verificación exhaustiva puede resultar en paquetes menos confiables o en problemas de compatibilidad, lo que puede ser crítico en entornos empresariales o proyectos donde la estabilidad es fundamental. Por ejemplo, los científicos de datos pueden enfrentarse a más errores o conflictos de dependencias al actualizar paquetes en Python. Esto obliga a los usuarios a probar las nuevas versiones antes de implementarlas en producción, lo que agrega un paso extra al flujo de trabajo. CRAN tiene un proceso de revisión muy estricto para aceptar nuevos paquetes o actualizaciones de paquetes existentes. Esto incluye:
Esta rigurosidad asegura que los paquetes sean estables, confiables y compatibles con otros paquetes del ecosistema.
Si bien herramientas como targets y drake son útiles para reproducibilidad y planificación de tareas en R, no alcanzan el nivel de funcionalidad y escalabilidad que ofrecen Apache Airflow o Prefect, que están más orientados a sistemas empresariales y workflows complejos. Para proyectos en R que requieran integrarse con estas herramientas, muchas veces es mejor usarlas junto con scripts de R ejecutados como tareas dentro de Airflow o Prefect.
Herramientas para la fijación de versiones, como Pyenv, Poetry y Workflows, permiten garantizar que tanto las versiones de Python como las de los paquetes sean consistentes en diferentes entornos, facilitando la colaboración y la replicación de resultados. R también tierne estos servicios, pero Python tiene un ecosistema más robusto y flexible para la gestión de entornos, lo cual lo hace ideal en proyectos donde se requiere alta compatibilidad y control en diferentes plataformas.
La comunidad de Python es grande y diversa, y aunque R también cuenta con una comunidad activa con contribuciones significativas de académicos, profesionales de datos, y empresas de múltiples sectores, incluidas Posit y otras. Pero Python ha recibido una adopción y contribución más amplia en aplicaciones comerciales e industriales, lo cual ha acelerado su crecimiento en áreas de producción y desarrollo de software. Esto incluye todo tipo de aplicación, no sólo Ciencia de Datos. R no se piensa para aplicaciones diferentes a Ciencia de Datos.
Respuesta a lugares comunes:
¿R tiene una curva de aprendizaje más pendiente que la de Python? La realidad es que son lenguajes similares. Si se piensa en Ciencia de Datos, ambos toman el mismo tiempo: varios años para ser un usuario avanzado. Si se piensa que Python puede ser usado para muchas más cosas que Ciencia de Datos, el tiempo que toma aprenderlo es muy superior al de R. Gran cantidad de usuarios de R son expertos en estadística. Este materia toma un tiempo de aprendizaje que es independiente del de aprender el lenguaje. No se debe confundir. Además, quienes usen Python para Ciencia de Datos deberían incluir una cantidad de años considerable en ser usuarios competentes de la estadística si desean ser buenos en su labor.
¿R sólo sirve para el Análisis Exploratorio de Datos (DEA)? Ya se ha explicado cómo puede implementarse cualquier tipo de solución escalable con R. No obstante, hay relativamente menos expertos en el mercado que sepan hace esto en R frente a los que hay en Python ya que es natural que los ingenieros de sistemas y comunicaciones aprendan Python, siendo que es un lenguaje de uso general.
¿Python tiene un mayor uso que R? Sólo es justo compararlo en su uso de Ciencia de Datos. No se ha podido medir. Todos los otros usos para los que es útil Python y que no son objetivo de R, hacen que sea más descargado, por supuesto.