Excel不好吗?为什么非要用Python做数据分析

如果你对数据分析有所了解,一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等,都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的:操作繁琐,复用性差,功能相对局限单一。

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。

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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,光是他的官方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。

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:

#ai8py.com
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。

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