为什么要用Python来处理数据分析

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。

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。

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。

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。

以上就是大家在学习Python需要知道的基础入门知识，还没有掌握的同学要好好理解吸收。当然啦，学习Python仅仅知道这些基础入门知识，还是远远不够的，同学们要想系统全面地学习Python，可以试试下面的python学习资料，非常实用。

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