1、数据结构复杂程度不同 R中的数据结构非常的简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。Python 则包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。适用场景不同 R适用于数据分析任务需要独立计算或单个服务器的应用场景。
2、Python与R相比速度要快。Python可以直接处理上G的数据；R不行，R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据（通过groupby）才能交给R做分析，因此R不可能直接分析行为详单，只能分析统计结果。
3、数据结构不同 r语言：r语言数据结构简单，主要包括向量一维、多维数组二维时为矩阵、列表非结构化数据、数据框结构化数据。python：python数据结构丰富，包含更丰富的数据结构来实现数据更精准的访问和内存控制，多维数组。用途不同 r语言：它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
1、数据透视功能，一个数据透视表演变出10几种报表，只需吹灰之力。易用性，一个新手，只要认真使用向导1-2小时就可以马马虎虎上路。2）统计分析，其实包含在数据透视功能之中，但是非常独特，常用的检验方式一键搞定。3）图表功能，这几乎是Excel的独门技能，其他程序只能望其项背而自杀。
2、Python可以处理比Excel更大的数据集；可以更容易地实现自动化分析；建立复杂的机器学习模型是很容易的。
3、统一语言带来记录方法的统一。Python处理Excel表格，是通过调用模块，处理这些数据并生成报表。相比Excel，Python能够处理更大的数据集；能够更容易的实现自动化分析；能够比较容易的建立复杂的机器学习模型。
1、Python+会计分录指的是使用Python编程语言结合会计分录的概念进行数据处理和财务分析的方法。会计分录是会计中常用的一种记录方式，用于记录发生的经济交易和业务活动，以便后续进行账务核算和财务报表的生成。每个会计分录包含借方金额、贷方金额以及相关的科目和凭证信息。
2、“材料成本差异”是资产类的备抵附加账户。既有备抵性质（被调整科目的减 项），这时是节约差；又有附加性质（被调整科目的加项），这时是超支项。 超支与节约，是实际成本与计划成本相减的差额。计划成本都是事先规定好的，采购的材料成本大于计划成本，就是超支差异；采购的材料成本小于计划成本，就是节约差异。
3、固定资产折旧已经提完，不进行固定资产清理，就不用做任何处理，账面上的原值还是原值，累计折旧额也不动，反映在资产负债表中也是一样的。等以后固定资产处置的时候再将原值和累计折旧一起计入固定资产清理。
4、实际申报缴纳个人所得税时则作会计分录： 借：应交税金——应交个人所得税 贷：银行存款或者现金 两者的不同主要表现为应付工资总数额上的差别，即在工资待遇相同的情况下，单位为个人负担税款时，需要计提更多的应付工资。
1、pyth的应用领域有医疗、教育、金融、教育、投资、电商等等。
2、使用Python进行人工智能和机器学习开发，能够快速构建和训练模型，并应用于图像识别、语音识别、自然语言处理和推荐系统等领域。 Web开发：Python也是一门用于Web开发的优秀语言。Django和Flask是两个非常流行的Python Web框架，它们提供了一系列的工具和库，使得开发Web应用程序变得更加高效和便捷。
3、Python是一种广泛使用的编程语言，它可以在许多领域中应用，包括但不限于： 数据科学：Python是数据科学领域中最常用的编程语言之一，它拥有强大的数据处理和分析库，如pandas和numpy。Python在数据科学中常用于进行统计分析、机器学习算法的实现和数据可视化的制作。
4、Python在爬虫技术领域占据主导地位，能够高效地采集和处理网络数据。学习爬虫策略、异步IO和高性能分布式爬虫等技术，对于深入理解数据驱动的应用至关重要。 **云计算开发 Python是开发云计算应用的重要语言，OpenStack等流行的云计算平台就是用Python开发的。掌握Python能够为云计算开发打下坚实的基础。
5、Python是一种广泛使用的编程语言，它的应用领域非常广泛。从Web开发、数据科学、人工智能到自动化运维等，Python都发挥着重要的作用。首先，Python在Web开发领域具有重要地位。许多知名的网站和Web应用，如YouTube、Instagram和Reddit，都是使用Python进行开发的。
1、循环到第二步到第四步，进行数据分析，根据图表得出结论完成文章。数据准备获取数据（爬虫，数据仓库），验证数据，数据清理（缺失值、孤立点、垃圾信息、规范化、重复记录、特殊值、合并数据集），使用python进行文件读取csv或者txt便于操作数据文件（I/O和文件串的处理，逗号分隔），抽样（大数据时。关键是随机），存储和归档。
2、拆分完工作项后，针对每一个工作项有不同的指标，我们要根据工作项的特点进一步拆分和细化运营数据指标，然后通过对每一个指标的分析来判断运营问题并不断优化运营方案。拆分的维度可以按照数据的包含结构，也可以按照每一个工作项包含的子项进行拆分。
3、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入埋点代码，或者使用第三方的数据统计工具。