本文通过Python和Pandas展示了如何进行Excel数据的读取、生成、存储、筛选、计算、修改、去重、排序、处理缺失值、合并、拆分、分组、统计、可视化等操作，对比了Excel的便捷性和Pandas的灵活性。
前言
Excel与Python都是数据分析中常用的工具，本文将使用动态图(Excel)+代码(Python)的方式来演示这两种工具是如何实现数据的读取、生成、计算、修改、统计、抽样、查找、可视化、存储等数据处理中的常用操作！
数据读取
说明：读取本地Excel数据
Excel
Excel读取本地数据需要打开目标文件夹选中该文件并打开
Pandas
Pandas支持读取本地Excel、txt文件，也支持从网页直接读取表格数据，只用一行代码即可，例如读取上述本地Excel数据可以使用pd.read_excel("示例数据.xlsx")
数据生成
说明：生成指定格式/数量的数据
Excel
以生成10*2的0—1均匀分布随机数矩阵
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