我是R的中间人，也是Python的初学者。然而，我的核心能力不在于数据分析，而在团队编程和开发大型软件系统方面更多，我没有时间成为两者的专家。
鉴于Python世界在numpy，scipy，pandas及其在数据科学和一般编程中的普及，我认为我需要专注于Python（即使我很喜欢R），并接受有些任务我可能会有75％的效率，比如我在R中的效率。我发现这种效率损失是可以接受的，以便成为一种语言的主人，而不是两种语言的中间人。
但是我对这两种语言都知之甚少，无法确定我的事实。我非常希望听到任何对R和Python都有经验的人，并且可以说如果有的话，将R放在支持Python的重要的缺点是什么？
编辑5：this question on stats.stackexchange类似，并有一些很棒的答案。
（编辑3-4：原始问题的内容/标题已恢复，已关闭。原始问题引起了很多专家评论，我试图缩小问题以重新开启它失败了，我更愿意拥有这些他们评论的原始文本下方的评论。）