R語言和Python都是流行的編程語言，它們在數據清洗方面有一些相似之處，但也存在一些差異。以下是它們在數據清洗方面的主要區別：
stringr包進行復雜的字符串操作，如提取、替換、分割等。na.omit()用于刪除含有缺失值的行，duplicated()用于查找重復值。as.factor()函數可以將字符型變量轉換為因子型變量，便于數據分組和匯總。pandas提供了dropna()、drop_duplicates()等方法進行數據清洗。re模塊也支持正則表達式，用于復雜的字符串匹配和數據清洗。astype()方法將數據類型轉換為不同的格式，如將字符串轉換為整數或浮點數。scikit-learn庫中的函數進行標準化或歸一化。stringr和re模塊在R語言中，以及pandas、numpy在Python中。選擇R語言還是Python進行數據清洗，主要取決于個人的熟悉程度和項目需求。R語言在統計分析和圖形制作方面有其獨特優勢，而Python則在數據分析和機器學習領域更為廣泛使用。
