前言
如果你对数据分析有一定的了解,那你一定听说过一些亲民好用的数据分析的工具,如Excel、Tableau、PowerBI等等等等,它们都是数据分析的得力助手。像经常使用这些根据的伙伴肯定也有苦恼的时候,不足之处也是显而易见:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。
很多经常会用到数据分析的伙伴会问有没有一款便捷好用的工具!肯定有啊,Python的出现和普及,很容易就能改变这些窘境!
怎么解决呢?——Python
Python有很多优点,如果你能很好的运用到工作中,会发现工作效率大大提升,涨薪也是再正常不过的事情。
Python优点一:
“流程可控,工作高效”
举个例子,Excel做分析的过程:定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透视表-整理数据-插入图表-调整结果……
繁琐的每一步都是来自鼠标点击,中间如果一步有误,很多步骤都需要重新调整,浪费大量时间。
用Excel进行简单的描述统计分析,每换一份数据都需要重新操作一遍。
但使用Python编写每一步过程就非常方便,统一语言带来记录方法的统一。当分析过程需要修改或者复用,只需要调整设定好的参数就可以。
使用Python代码可以迅速调用数据,计算需求,并记录每一步过程,方便修改。
如果想做出各种好看的图表,使用Python可视化类工具就可以,几行代码,省时省力,还具有交互功能。如果需要调整也只要修改代码,不用费心费力重新做图。
Python优点二:
“工具库丰富”
Python超高的人气带来了大量的大神,Python工具库可谓应有尽有,也为Python用途广泛打下了优秀的基础。
拿数据分析来说,以Python可视化必知基本库matplotlib为例,光是官方gallery就有26个大类527个样式,无论是数量还是质量都能碾压市面上大部分同功能软件。
有Excel、Tableau、PowerBI都能做数据分析,为什么还要用Python
matplotlib官网:https://matplotlib.org/tutorials/index.html
Python优点三:
“小白友好,易上手”
听到Python,大家觉得是门编程语言,很多人就会有这样的顾虑:我是非计算机相关专业出身,学习Python编程是不是跑偏啦?我花大把时间在学习计算机编程上,是不是舍本逐末?
关于这一点大家大可不必担心。如今各行各业都需要数据分析能力,各行各业都需要Python,且Python的语法非常接近英语,对小白学习者非常友好,阅读Python代码就像在阅读文章。下面我们看一段使用Python制作词云图的代码,非常方便易懂:
from pyecharts import WordCloud name = data_10['关键词'].tolist() value = data_10['出现频率'].tolist() wordcloud = WordCloud(width=1300, height=620) wordcloud.add("", name, value, word_size_range=[20, 100]) wordcloud.render('./参考案例HTML/关键词统计词云图.html') wordcloud
导入词云工具包——设置关键词和出现频率——设置好文字和图片的大小等参数,就能获得一张词云图:
可以看到,代码在数据分析工作中能做到更高效、丰富和自由。事实上代码不仅帮助分析,更能帮助逻辑思维。
当然,这里也只是一个小小的建议,不过技多不压身,有这方面的需求,还是可以学一些!
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
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