用模版做网站的好处和坏处,江西头条新闻今天,做电商网站前端的技术选型是,做网站后台运营这个工作怎么样全世界只有3.14 % 的人关注了青少年数学之旅我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天#xff0c;我和同事大鹏约好晚上一起喝酒#xff0c;离下班还有5分钟#xff0c;老板突然Q我#xff1a;我怀着忐忑的心情打开了一个神秘的压缩包#xff1a;912个CSV表格#xff0… 全世界只有3.14 % 的人关注了青少年数学之旅我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天我和同事大鹏约好晚上一起喝酒离下班还有5分钟老板突然Q我我怀着忐忑的心情打开了一个神秘的压缩包912个CSV表格每个表格共370列约360行不等这么多我试了一下Power Query, 电脑不客气地歇菜了这要是纯手动复制非得睡公司不可。我瘫在工位上“鹏哥我今天怕是得和912张表共度良宵你自个儿去喝酒吧。”大鹏听完来龙去脉却哈哈一笑“小事一桩今晚这酒还真得喝定了看我的”我半信半疑看着大鹏打开一个黑色的窗口刷刷刷敲了几行代码一份合并好的表格就很快完成了屏幕上甚至还跳出了时长顺利下班之前我总觉得Excel能做好多事情自己学习动力也不是特别强很多时候都得过且过并且看到代码有点望而生畏看起来好像很难的亚子但没想到这么方便。我坐不住了鹏哥你会的这个代码怎么这么厉害比Excel还好用啊大鹏神秘一笑Python可强大了远不止你看到的这些。 Python的强大之处 No.1 效率高可复用 刚才处理表格的效率你看到了更厉害的是如果有类似的工作任务我们只需要更改一下工作路径这份代码便可以直接使用可谓一劳永逸。除了合并表格这类需求批量出图是不是也曾经困扰你想想你用Excel怎么做数据分析的从数据的清洗整理到出图的每一步都要鼠标点击非常繁琐且容易出错而使用Python只需几行代码即可轻松出图当你面对高重复性的工作时也只需要略微改动或者引入循环再也不用点鼠标点到手抽筋了。我有点心动好像是比Excel方便多了会用Python肯定能大大提高工作效率。 Python的强大之处 No.2 功能丰富涵盖完整的数据工作流 就在我在心里为大鹏的表演喊“666”的同时大鹏又滔滔不绝地讲了起来小刘你别看我前面只提到了使用Python整整表格出出图人家可是著名的“胶水语言”。“胶水语言”是什么我问道。大鹏解释道Python可以利用MySQLdb库连接数据库可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析可以利用pyecharts进行交互可视化可以利用numpy和sklearn进行建模甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事共同提效…… 而且这些库的丰富程度可以说是超出你的想象以python可视化必知基本库matplotlib为例光是他的官方gallery就有26个大类527个样式数量上就碾压了市面上大部分同功能软件。matplotlib官网https://matplotlib.org/tutorials/index.htmlPython可视化类工具会有针对图表样式进行调整的代码也可以交互几行代码省时省力分分钟关机下班。比较一下Seaborn的图表库和Excel的图表库感受差距这就有点惊讶到我了这效率和酷炫程度和Excel根本不是一个层级的。这么游刃有余的本事不可谓不吸引人啊会用Python肯定能做更多的事情让老板刮目相看。 Python的强大之处 No.3 时代所趋易学好用 我随手找了一点资料Python官方在今年2月做了一份报告从官方的角度说明了python的使用状况和受欢迎程度。该调查由 Python 软件基金会与 JetBrains 一起发起有来自 150 多个国家的超过两万名开发人员参与。从官方喜出望外的报告中我发现python受到大部分人的欢迎是用户手中的香饽饽在python的用途上大家使用python最常用的场景是数据分析并且相比2017年2018年的涨幅也是相比最高的相关的机器学习场景涨幅也有7%。再结合大鹏哥的介绍python语言的这种火热程度也是不难理解了。看来使用Python进行数据分析是时代的趋势。 想学Python数据分析 没有编程基础好学吗 我有点坐不住了鹏哥我从来没写过代码但我真想学会你这一手Python数据分析本事啊“没问题”大鹏自信地说“小刘你这么勤学好问又对数据有兴趣只要找对了正确的方法肯定学得快。正好最近我有一个直播你要不要来听听”这个直播课程是由网易云课堂和专业数据机构城市数据团联合打造每周一至周四固定开课现在限时0元领取。不仅如此还有Python入门资料包免费送哦~扫码领取 限时0元Python数据分析课程课程详情9.9-9.12限时0元课程《快速入门搞定初学Python的十大易错点》 1. Python基础语法学习路径 2. 十大易错点分别是哪些 3. 用Python实现第一个数据爬虫《告别加班用Pandas代替Excel快速处理数据》 1. 如何用Python快速处理数据 2. 初学者使用Pandas最容易犯的错误 3. Pandas套路总结《助力求职同时兼具理财神技用python优化股票仓位》 1.前置知识工具库及数据指标计算 2.Python筛选整合清洗股票数据 3.Python优化选定股票持仓比例新手入门资料包8.19-8.22限时0元课程8.19-8.22限时0元扫码领取 限时0元Python数据分析课程咨询人数较多请耐心等待~
