现在看，在统计学或（理论/应用）计量经济学领域，python 能完美地代替 R 和 stata 吗？
要说Python能否“完美”取代R和Stata，这事儿还得从头说起，不能一概而论。在我看来，这三位各有千秋，而且在统计学和计量经济学这个江湖里，它们扮演的角色和擅长的领域都有所侧重。
先说说R，这位老江湖的地位
R可以说是统计学界的老大哥了，尤其是在学术界和统计研究领域，它的地位难以撼动。
数据的海洋与分析的利器： R拥有极其庞大且不断更新的软件包生态系统，几乎你能想到的统计方法，从基础的描述性统计到前沿的机器学习算法，都有现成的package可以直接调用。比如，做时间序列分析，`forecast`、`ts`系列包；做面板数据，`plm`；做贝叶斯统计，`rjags`、`rstan`。这种“包罗万象”的能力，对于需要深入挖掘数据细节、探索新方法的统计学家来说，简直是福音。
学术界的通用语言： 很多统计学的最新研究成果，其代码实现往往是基于R的。论文中的分析方法、图表绘制，用R来复现和扩展，是最顺畅的。它的语法设计也更贴近统计概念，理解起来比较直接。
可视化的高手： R的绘图能力，尤其是`ggplot2`，在美观度和自定义程度上是出了名的。很多时候，学术论文中的统计图表，用R绘制出来效果是相当惊艳的。
再看Stata，计量经济学的明星
Stata则是在计量经济学界，尤其是在应用领域，是当之无愧的明星选手。
计量经济学领域的“标准配置”： Stata在计量经济学方法上的支持是出了名的“原汁原味”和“开箱即用”。你想做的很多经典计量模型，比如OLS、IV、GMM、Logit/Probit、面板数据模型（固定效应、随机效应）、时间序列（ARIMA、VAR）、差分法、倾向得分匹配等等，Stata都有非常稳定、经过严格测试的命令可以直接调用。用户界面也比较友好，对于刚入门计量经济学的学生或者需要快速实现标准模型的实务研究者来说，上手门槛相对较低。
文档的完善与易用性： Stata的文档做得非常出色，每个命令的用法、参数、示例都写得清清楚楚，这是它最大的优势之一。而且，它的命令式操作，对于熟悉标准计量流程的人来说，效率很高。
研究结果的复现性： 在学术研究中，很多期刊对使用Stata的分析结果持认可态度，因为它在特定计量模型上的成熟度和标准化程度，有助于保证研究的可复现性。
最后聊聊Python，这位冉冉升起的新星
Python近年来在数据科学领域的崛起是有目共睹的，它在统计和计量经济学领域的影响力也在不断扩大。
“全能选手”的潜力： Python的强大之处在于它的通用性。它不仅仅是统计分析工具，还是强大的编程语言。这意味着你可以在同一个生态系统里完成数据采集、清洗、处理、分析、建模，甚至部署。`pandas`处理数据，`NumPy`进行数值计算，`SciPy`提供科学计算库（也包含很多统计函数），`statsmodels`和`scikitlearn`则分别在统计建模和机器学习方面提供了强大的支持。
计量经济学package的进步： 过去，Python在某些计量经济学模型上的支持确实不如R和Stata那么全面和“即插即用”。但近年来，`statsmodels`的计量经济学模块（`statsmodels.api`, `statsmodels.formula.api`）发展迅速，已经能够实现很多经典的计量模型，包括面板数据、时间序列、因果推断的许多方法。例如，它提供了OLS、GLS、IV、Logit/Probit等，也有一些面板模型和时间序列模型。
与机器学习的无缝对接： Python最大的优势在于它与机器学习领域的紧密结合。如果你需要在计量经济学研究中引入机器学习方法（比如在预测、分类或者特征工程方面），Python是首选。`scikitlearn`提供了极其丰富的机器学习算法和工具，这是R和Stata相对比较弱的方面。
灵活性与自定义能力： 对于需要进行高度自定义的模型开发、算法研究，或者将计量模型嵌入到更复杂的应用场景（如Web应用、大数据平台）时，Python的编程灵活性就显得尤为重要。你可以根据自己的需求修改底层代码，或者构建全新的算法。
那么，Python能“完美”取代R和Stata吗？
我的看法是：在很多场景下，Python已经具备了强大的竞争力，并且在不断追赶和超越，但说“完美取代”，还为时过早，尤其是在某些特定的领域和对特定用户的需求上。
以下几点是Python需要继续发展或者仍有劣势的地方：
1. 某些特定计量模型的深度和成熟度： 虽然`statsmodels`进步很快，但与Stata在某些非常前沿或非常专业的计量经济学方法上（比如某些高阶的因果推断方法、结构方程模型、高维面板数据模型等）的支持程度和命令的简洁性上，可能还有一些差距。Stata在这方面积累的经验和用户基础非常深厚。
2. 用户体验和学习曲线： 对于刚开始接触统计和计量经济学，尤其是那些更侧重于“模型应用”而非“模型开发”的用户来说，Stata的命令式操作和完善的文档，往往能让他们更快地得到结果。Python虽然也有Jupyter Notebook等交互式环境，但整体上学习和掌握其生态系统的门槛会更高一些，需要同时理解多种库的用法和Python语言本身。
3. 生态系统的完整性（相对而言）： R在统计学研究的软件包数量和更新速度上仍然具有优势，尤其是在一些非常小众或非常新的统计方法上，可能首先出现在R的package里。虽然Python也在快速发展，但有时候寻找一个高度定制化的统计分析工具时，R可能更容易找到。
4. 学术界的研究习惯和惯例： 在一些传统的统计学和计量经济学研究领域，仍然有很多学者习惯使用R和Stata。论文的提交和审稿过程中，如果分析是基于这些软件完成的，会更加顺畅。不过，这种情况也在逐渐改变。
然而，Python的优势也非常明显，而且在很多方面正在引领潮流：
1. 与机器学习的整合： 如果你的研究需要结合大数据分析、机器学习技术，或者需要在模型中引入更复杂的预测、分类算法，Python是无可替代的选择。
2. 可扩展性和通用性： Python强大的编程能力，使其能够轻松地将统计分析模型集成到更大的软件项目、自动化工作流或生产环境中。
3. 开源社区的活力： Python及其库的开源社区非常活跃，这意味着它能够快速响应新的技术趋势和用户需求。
总结一下我的看法：
如果你是统计学纯粹的研究者，需要探索最前沿的统计方法，或者追求极致的图形美学，R仍然是你的首选。
如果你是计量经济学的实务工作者，需要快速、准确地实现经典的计量模型，并且看重易用性和文档，Stata依然是“标准配置”。
如果你想成为一个更全面的数据科学家，需要将统计分析与机器学习、大数据处理、软件开发结合起来，或者你的研究方向本身就涉及这些领域，那么Python是你未来发展的必然方向。
Python并非要“完美取代”R和Stata，更像是它正在构建一个更广阔的生态系统，能够涵盖R和Stata在很多方面的功能，并在其他新兴领域（如机器学习、AI）具有独特的优势。 很多时候，它们之间是互补关系，而不是简单的替代关系。很多研究者也会根据具体的研究问题和需求，灵活地选择或同时使用这几种工具。
所以，要说“完美”，可能还需要时间。但Python作为工具的通用性、灵活性和在快速发展领域中的领导地位，确实让它成为了一个非常强大的选择，并且在统计和计量经济学领域的应用越来越广泛。它正在一步步地将许多曾经是R和Stata的“专属领域”，也变成自己的舞台。
先说说R，这位老江湖的地位
R可以说是统计学界的老大哥了，尤其是在学术界和统计研究领域，它的地位难以撼动。
数据的海洋与分析的利器： R拥有极其庞大且不断更新的软件包生态系统，几乎你能想到的统计方法，从基础的描述性统计到前沿的机器学习算法，都有现成的package可以直接调用。比如，做时间序列分析，`forecast`、`ts`系列包；做面板数据，`plm`；做贝叶斯统计，`rjags`、`rstan`。这种“包罗万象”的能力，对于需要深入挖掘数据细节、探索新方法的统计学家来说，简直是福音。
学术界的通用语言： 很多统计学的最新研究成果，其代码实现往往是基于R的。论文中的分析方法、图表绘制，用R来复现和扩展，是最顺畅的。它的语法设计也更贴近统计概念，理解起来比较直接。
可视化的高手： R的绘图能力，尤其是`ggplot2`，在美观度和自定义程度上是出了名的。很多时候，学术论文中的统计图表，用R绘制出来效果是相当惊艳的。
再看Stata，计量经济学的明星
Stata则是在计量经济学界，尤其是在应用领域，是当之无愧的明星选手。
计量经济学领域的“标准配置”： Stata在计量经济学方法上的支持是出了名的“原汁原味”和“开箱即用”。你想做的很多经典计量模型，比如OLS、IV、GMM、Logit/Probit、面板数据模型（固定效应、随机效应）、时间序列（ARIMA、VAR）、差分法、倾向得分匹配等等，Stata都有非常稳定、经过严格测试的命令可以直接调用。用户界面也比较友好，对于刚入门计量经济学的学生或者需要快速实现标准模型的实务研究者来说，上手门槛相对较低。
文档的完善与易用性： Stata的文档做得非常出色，每个命令的用法、参数、示例都写得清清楚楚，这是它最大的优势之一。而且，它的命令式操作，对于熟悉标准计量流程的人来说，效率很高。
研究结果的复现性： 在学术研究中，很多期刊对使用Stata的分析结果持认可态度，因为它在特定计量模型上的成熟度和标准化程度，有助于保证研究的可复现性。
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Python近年来在数据科学领域的崛起是有目共睹的，它在统计和计量经济学领域的影响力也在不断扩大。
“全能选手”的潜力： Python的强大之处在于它的通用性。它不仅仅是统计分析工具，还是强大的编程语言。这意味着你可以在同一个生态系统里完成数据采集、清洗、处理、分析、建模，甚至部署。`pandas`处理数据，`NumPy`进行数值计算，`SciPy`提供科学计算库（也包含很多统计函数），`statsmodels`和`scikitlearn`则分别在统计建模和机器学习方面提供了强大的支持。
计量经济学package的进步： 过去，Python在某些计量经济学模型上的支持确实不如R和Stata那么全面和“即插即用”。但近年来，`statsmodels`的计量经济学模块（`statsmodels.api`, `statsmodels.formula.api`）发展迅速，已经能够实现很多经典的计量模型，包括面板数据、时间序列、因果推断的许多方法。例如，它提供了OLS、GLS、IV、Logit/Probit等，也有一些面板模型和时间序列模型。
与机器学习的无缝对接： Python最大的优势在于它与机器学习领域的紧密结合。如果你需要在计量经济学研究中引入机器学习方法（比如在预测、分类或者特征工程方面），Python是首选。`scikitlearn`提供了极其丰富的机器学习算法和工具，这是R和Stata相对比较弱的方面。
灵活性与自定义能力： 对于需要进行高度自定义的模型开发、算法研究，或者将计量模型嵌入到更复杂的应用场景（如Web应用、大数据平台）时，Python的编程灵活性就显得尤为重要。你可以根据自己的需求修改底层代码，或者构建全新的算法。
那么，Python能“完美”取代R和Stata吗？
我的看法是：在很多场景下，Python已经具备了强大的竞争力，并且在不断追赶和超越，但说“完美取代”，还为时过早，尤其是在某些特定的领域和对特定用户的需求上。
以下几点是Python需要继续发展或者仍有劣势的地方：
1. 某些特定计量模型的深度和成熟度： 虽然`statsmodels`进步很快，但与Stata在某些非常前沿或非常专业的计量经济学方法上（比如某些高阶的因果推断方法、结构方程模型、高维面板数据模型等）的支持程度和命令的简洁性上，可能还有一些差距。Stata在这方面积累的经验和用户基础非常深厚。
2. 用户体验和学习曲线： 对于刚开始接触统计和计量经济学，尤其是那些更侧重于“模型应用”而非“模型开发”的用户来说，Stata的命令式操作和完善的文档，往往能让他们更快地得到结果。Python虽然也有Jupyter Notebook等交互式环境，但整体上学习和掌握其生态系统的门槛会更高一些，需要同时理解多种库的用法和Python语言本身。
3. 生态系统的完整性（相对而言）： R在统计学研究的软件包数量和更新速度上仍然具有优势，尤其是在一些非常小众或非常新的统计方法上，可能首先出现在R的package里。虽然Python也在快速发展，但有时候寻找一个高度定制化的统计分析工具时，R可能更容易找到。
4. 学术界的研究习惯和惯例： 在一些传统的统计学和计量经济学研究领域，仍然有很多学者习惯使用R和Stata。论文的提交和审稿过程中，如果分析是基于这些软件完成的，会更加顺畅。不过，这种情况也在逐渐改变。
然而，Python的优势也非常明显，而且在很多方面正在引领潮流：
1. 与机器学习的整合： 如果你的研究需要结合大数据分析、机器学习技术，或者需要在模型中引入更复杂的预测、分类算法，Python是无可替代的选择。
2. 可扩展性和通用性： Python强大的编程能力，使其能够轻松地将统计分析模型集成到更大的软件项目、自动化工作流或生产环境中。
3. 开源社区的活力： Python及其库的开源社区非常活跃，这意味着它能够快速响应新的技术趋势和用户需求。
总结一下我的看法：
如果你是统计学纯粹的研究者，需要探索最前沿的统计方法，或者追求极致的图形美学，R仍然是你的首选。
如果你是计量经济学的实务工作者，需要快速、准确地实现经典的计量模型，并且看重易用性和文档，Stata依然是“标准配置”。
如果你想成为一个更全面的数据科学家，需要将统计分析与机器学习、大数据处理、软件开发结合起来，或者你的研究方向本身就涉及这些领域，那么Python是你未来发展的必然方向。
Python并非要“完美取代”R和Stata，更像是它正在构建一个更广阔的生态系统，能够涵盖R和Stata在很多方面的功能，并在其他新兴领域（如机器学习、AI）具有独特的优势。 很多时候，它们之间是互补关系，而不是简单的替代关系。很多研究者也会根据具体的研究问题和需求，灵活地选择或同时使用这几种工具。
所以，要说“完美”，可能还需要时间。但Python作为工具的通用性、灵活性和在快速发展领域中的领导地位，确实让它成为了一个非常强大的选择，并且在统计和计量经济学领域的应用越来越广泛。它正在一步步地将许多曾经是R和Stata的“专属领域”，也变成自己的舞台。
网友意见
再更新：
rstudio.github.io/reticulate/ 甜过初恋 爽到飞起
更新：
r大神Hadley Wickham和python大神Wes McKinney已经牵头开始着手做基于apache arrow的两个语言的融合project了：http://wesmckinney.com/blog/announcing-ursalabs/
原答：
着重说一下统计／大数据／数据科学领域啊。stata没有什么可比性。别说stata。。sas都逐渐没有了可比性。python和r各有各的好。简单讲，这俩工具是cs和统计两个流派气息很重的工具。相较之下python更能体现cs的思维，而r对于统计的人来说基本是承载着从理论到实现的一个应用。当然这也跟这两个语言的历史有深远关系。python本身就是和c联系紧密，而r是基于s语言。虽然现在他们都有各自可以call其他底层语言的能力，但是这些历史原因也造就了他们的特质。python更像是一个全能型工具，拿来写ui什么的也是完全没问题（这不是说r 不可以做ui只是难用）。另外在大数据背景下，python的兼容性明显要强很多。python那些nlp的东西也是很大的优势。而r的明显优势也是跟他的统计思维有关系。就像有答案说的，这统计的人写给自己使用的，因此关于分析的那一套东西，r的各种包太多了太丰富了，一旦统计上有一丁点的突破，就会有developer写出一个包把理论转化为易操作的函数也就是做了理论的算法实现。当然其他领域有一点能用的，r也会有人给写个包。。。这一点如果不长期关注统计，不深入的使用python和r可能无法体会。python其实也有这个特质但是跟r还不能比。这也跟python的传统用户多为cs背景而不是统计分析背景有关系。python跟底层语言的交互带来的方便也是一大特点，所以你看很多做量化交易的不会选r而自然选python（当然底层语言的大牛在这个领域有着不可动摇的话语权）。直接对比，个人觉得r比较适合用来做策略，模型开发。python比较适合拿来整体实现你的模型。总的来说这两种语言是不断的在相互学习。未来的话，这两种语言很有可能会长期存在，不断吃掉其他分析语言比如sas, matlab的市场份额。曾经让很多分析语言商业化进而得以大规模推广的策略，已经逐渐的不适应这个新的大数据时代了。开源成为了很大的一个优势，知识共享成果共享很重要。闭门造车的速度毕竟太慢。再一个是老的语言，特别是像sas这种，夸张一点讲，还存在的一个很大的原因就是有一大帮传统用户，企业用户。然而这些传统用户在今天已经很难创造大的价值了。特别是以corporate america，500 强很多公司为代表的那些企业。不过说两句题外话，1数据科学除了分析之外也会有很多底层开发的需求，所以能懂一两种底层语言是很大的优势。2另外未来也很看好scala。
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