Excel首先是一个好用的工具(不因为你会Python而成为数据分析师,而是能用任何工具来解决问题) 应用场景:Excel,SQL,业务(敏捷,快速,需要立即响应的需求) Python,BI,业务,ETL (常规,频繁,可复用可工程化的需求,例如词频统计,分组聚合等) 如果是一位纯新手的话 Excel函数 ———> SQL函数 ———> Python 函数 (...
SQL的数据分析功能主要基于其强大的数据查询和操作能力，如SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE等命令。SQL适用于处理结构化数据，可以进行数据查询、筛选、聚合和分组等操作。SQL的优势在于可以快速地查询和操作大规模数据，并且具有良好的数据安全性和可维护性，适用于需要进行数据查询和管理的场景。三、Excel Excel是一种电子...
反之你应该懂得，不断学习不断进步。Python不用学，把Excel、SQL、PPT学好，学精，绝对会成为”职场一大...
Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组,并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。你会发现,由 Pandas 中的merge 方法提供的连接功能与 SQL 通过 join 命令提供的连接功能非常相似,而 Pandas 还为过去在 Excel 中使用数据透视表的人提供了 pivot...
你可以导入.sql数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中,你可以双击一个文件,然后在电子表格模式下开始处理它。在 Python 中,有更多复杂的特性,得益于能够处理许多不同类型的文件格式和数据源的。 使用一个数据处理库 Pandas,你可以使用 read 方法导入各种文件格式。使用这个方法所能导入完整的文件格式清单是在 ...
在将数据写入数据库之后,我们可以使用SQL语句查询数据。例如,我们可以使用以下语句查询名为“John”的员工的年龄: SELECT age FROM table_name WHERE name = 'John' 三、使用Python读取和处理Excel文件数据 1、导入必要的库 在使用Python读取和处理Excel文件数据之前,需要导入一些必要的库。例如,我们可以使用pandas库来...
先说结论，只会excel、sql、python、tableau这些工具是无法真正成为一名数据分析师的，最多在业务场景下沦...
今天，就来给大家介绍15个常用且功能强大的Excel函数。1. Concatenate 在进行数据分析时，公式=CONCATENATE...
一、Excel实现 1直接在I2单元格输入公式:=SUM(E2:H2) 向下填充即可(快捷键操作:选中I2到I19单元格,按ALT + = 可以快速生成结果) SUM()函数说明:sum单词就是总和的意思 SUM(number1,[number2],...) 这个函数里面的参数可以是一个单元格,也可以是一个序列,或者一个区域,参数最多可以指定255个,每个参数...
有一件你在 Python 中很快意识到的事是,具有某些特殊字符(例如$)的名称处理可能变得非常麻烦。我们将要重命名某些列,在 Excel 中,可以通过单击列名称并键入新名称,在SQL中,你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。 在Pandas 中,这样做的方式是rename 方法。