Python vs R para análisis de datos: cuándo usar cada uno

Las guerras de R vs Python en Twitter son tediosas y normalmente las pelea gente que solo usa uno de los dos. Yo uso los dos a diario, en proyectos reales, y la decisión depende casi siempre de cinco factores que no son "cuál es mejor".

Este post es mi decisión real, no la del subreddit.

#La pregunta correcta

No es "¿Python o R?". Es:

1. ¿Quién más va a leer este código? Si el siguiente que toca esto es un data engineer, Python. Si es una estadística, R.
2. ¿Va a producción? Sí → Python casi siempre. No → cualquiera.
3. ¿Cuánta estadística pesada hay? Mucha (modelos mixtos, GLM no triviales, supervivencia) → R sin pensar.
4. ¿Necesito gráficos para publicar? Sí → R + ggplot2 + patchwork.
5. ¿Hay que integrar con un sistema más grande? Sí → Python.

Si esos cinco no se contestan antes de empezar a escribir, eliges con el corazón y luego sufres.

#Lo que hace mejor R, sin debate

Exploratory Data Analysis (EDA)

dplyr + ggplot2 + skimr es difícil de batir. La densidad de información por línea de código es brutal:

library(tidyverse)
library(skimr)

ventas |>
  filter(status == "completed") |>
  group_by(channel, month) |>
  summarise(gmv = sum(price), .groups = "drop") |>
  ggplot(aes(month, gmv, color = channel)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  scale_y_continuous(labels = scales::label_comma()) +
  facet_wrap(~channel, scales = "free_y") +
  theme_minimal()

Equivalente en Python con Pandas + matplotlib son ~20 líneas con bastante boilerplate.

Estadística clásica

R fue diseñado por estadísticos para estadísticos. Cosas que en Python necesitan tres librerías y un wrapper, en R son una línea:

• Modelos mixtos: lme4::lmer(...) en R. En Python, statsmodels o pymer4 (que es un wrapper a R).
• Survival analysis: survival::survfit(...). En Python, lifelines (decente, no equivalente).
• GLM con familias raras (Tweedie, ZINB, negative binomial): R lo hace de fábrica.
• Series temporales con estacionalidad múltiple: forecast, fable. En Python, mucho más pelea.

Gráficos publicables

ggplot2 está 5 años por delante de cualquier librería de Python para gráficos de informe. plotnine (port de ggplot a Python) es decente pero le falta el ecosistema (patchwork, ggrepel, ggdist, ggalluvial).

Para un dashboard interactivo, Python + Plotly o Streamlit gana. Para una gráfica que va a un PDF de gabinete, R.

#Lo que hace mejor Python, sin debate

Cualquier cosa que toque producción

Python tiene un ecosistema de servidores, schedulers, ORMs, queues, observabilidad, type checking, packaging. R no. Cuando un análisis tiene que vivir como un cron, un endpoint, un job de BullMQ, una Lambda: Python.

# Esto es trivial en producción
from fastapi import FastAPI
import polars as pl

app = FastAPI()

@app.get("/forecast/{event_id}")
def forecast(event_id: int):
    df = pl.read_database(...)
    pred = model.predict(df)
    return {"event_id": event_id, "forecast": pred.tolist()}

En R existen plumber y similares, pero el ecosistema no se compara.

Machine learning moderno

Todo lo serio en deep learning está en Python (PyTorch, JAX, TensorFlow, transformers). LLMs, embeddings, RAG, fine-tuning: Python.

Si tu trabajo de DS tiene como output un modelo en producción, Python sin alternativa real.

Datasets grandes (con Polars)

Históricamente R era mejor para datos en RAM (data.table vuela). Polars cambió el tablero. Para datasets > 1 GB Polars supera a data.table en muchos benchmarks. Y con scan_csv lazy, Polars trabaja sobre datasets que no caben en RAM.

Integración con otros sistemas

REST, gRPC, websockets, kafka, OAuth, JWT, AWS SDK, GCP SDK, Stripe SDK, Twilio: Python tiene libraries first-class. R va años por detrás.

#Mi decisión real, en una tabla

#El consejo que no quieres oír

Aprende los dos. No "domina los dos". Aprende lo suficiente del que peor te llevas para no rechazar trabajos por ello.

Si vienes de Python, dedica un fin de semana a dplyr + ggplot2. Vas a tocar techo en una semana y vas a ahorrar horas en EDA el resto de tu carrera.

Si vienes de R, dedica un par de semanas a Polars + FastAPI. Vas a entender por qué tus análisis nunca llegan a producción.

#Lo que no recomiendo

• Tidyverse en Python con siuba o dplython. Buena intención, ecosistema muerto. Aprende Pandas/Polars en su propio API.
• R en producción para servir tráfico de usuarios. plumber funciona, pero el ecosistema de monitorización/escalado no acompaña. Vas a pelear con cada despliegue.
• Jupyter notebooks como código de producción. Da igual el lenguaje. Refactoriza a módulos .py o .R con tests antes de poner nada en un cron.

En el siguiente post hablo de migrar análisis financieros reales de Excel a R, paso a paso. Que es donde la mayoría de equipos se quedan estancados.