進行數據分析用Excel?Python才是時代的趨勢!!!

海傑帶你混跡編程 發佈 2020-01-13T10:19:40+00:00

從官方喜出望外的報告中,我發現python受到大部分人的歡迎,是用戶手中的香餑餑:在python的用途上,大家使用python最常用的場景是數據分析,並且相比2017年,2018年的漲幅也是相比最高的,相關的機器學習場景漲幅也有7%。


我是個只會用Excel的數據分析工作者。有一天,我和朋友約好晚上一起吃飯,離下班還有5分鐘,老闆突然Q我:

老闆:你今天加個班

我:好呀好呀

老闆:我有幾個Excel,需要你把它們合成一張表

我:好呀好呀

老闆:給!你自己看著辦吧!

我懷著忐忑的心情打開了一個神秘的壓縮包:


912個CSV表格,每個表格共370列,約360行不等

這麼多!我試了一下Power Query, 電腦不客氣地歇菜了,這要是純手動複製非得睡公司不可。我癱在工位上:「我今天怕是得和912張表共度良宵。」

朋友聽完來龍去脈卻哈哈一笑:「小事一樁,今晚這 飯還真得吃定了,看我的!」

我半信半疑看著朋友打開一個黑色的窗口,刷刷刷敲了幾行代碼,一份合併好的表格就很快完成了!


螢幕上甚至還跳出了時長:


順利下班!之前我總覺得Excel能做好多事情,自己學習動力也不是特彆強,很多時候都得過且過,並且看到代碼有點望而生畏,看起來好像很難的亞子,但沒想到這麼方便。

我坐不住了:鵬哥,你會的這個代碼,怎麼這麼厲害,比Excel還好用啊?

大鵬神秘一笑:Python可強大了,遠不止你看到的這些。

Python的強大之處

No.1 效率高,可復用

剛才處理表格的效率你看到了,更厲害的是如果有類似的工作任務,我們只需要更改一下工作路徑,這份代碼便可以直接使用,可謂一勞永逸。

除了合併表格這類需求,批量出圖是不是也曾經困擾你?想想你用Excel怎麼做數據分析的:


從數據的清洗整理到出圖的每一步都要滑鼠點擊,非常繁瑣且容易出錯,而使用Python只需幾行代碼即可輕鬆出圖:


當你面對高重複性的工作時,也只需要略微改動,或者引入循環,再也不用點滑鼠點到手抽筋了。

我有點心動:好像是比Excel方便多了,會用Python肯定能大大提高工作效率。

Python的強大之處

No.2 功能豐富,涵蓋完整的數據工作流

就在我在心裡為大鵬的表演喊「666」的同時,又滔滔不絕地講了起來:你別看我前面只提到了使用Python整整表格出出圖,人家可是著名的「膠水語言」。

「膠水語言」是什麼?我問道。


朋友解釋道:Python可以利用MySQLdb庫連接資料庫,可以利用pandas和matplotlib進行清洗和分析,可以利用pyecharts進行交互可視化,可以利用numpy和sklearn進行建模,甚至可以利用pyinstaller打包工作流交給同事,共同提效……


而且這些庫的豐富程度,可以說是超出你的想像,以python可視化必知基本庫matplotlib為例,光是他的官方gallery就有26個大類527個樣式,數量上就碾壓了市面上大部分同功能軟體。


Python可視化類工具會有針對圖表樣式進行調整的代碼,也可以交互,幾行代碼,省時省力,分分鐘關機下班。


比較一下Seaborn的圖表庫和Excel的圖表庫,感受差距:


這就有點驚訝到我了:這效率和酷炫程度和Excel根本不是一個層級的。這麼遊刃有餘的本事,不可謂不吸引人啊!會用Python肯定能做更多的事情,讓老闆刮目相看。

Python的強大之處

No.3 時代所趨,易學好用

我隨手找了一點資料:Python官方在今年2月做了一份報告,從官方的角度說明了python的使用狀況和受歡迎程度。


該調查由 Python 軟體基金會與 JetBrains 一起發起,有來自 150 多個國家的超過兩萬名開發人員參與。

從官方喜出望外的報告中,我發現python受到大部分人的歡迎,是用戶手中的香餑餑:


在python的用途上,大家使用python最常用的場景是數據分析,並且相比2017年,2018年的漲幅也是相比最高的,相關的機器學習場景漲幅也有7%。


python語言的這種火熱程度也是不難理解了。看來,使用Python進行數據分析是時代的趨勢。

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