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 (...
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...
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...
一、Excel生成sql语句 直接按下图步骤操作即可 二、Python插入数据库表数据 参考博客:https://blog.csdn.net/Q821869063/article/details/136566021 1、用excel表准备一份需要插入的数据,如下图 2、代码源码如下 #--coding=utf-8#导入读取Excel的库fromopenpyxlimportload_workbook#导入操作mysql的库importpymysql#文件...
当然,除了 Excel 之外,如果你使用的是数据库,比如 MySQL 或者 SQL Server,那么使用 SQL 查询可以更加高效。假设你有两个表格,分别命名为 和 。你可以用一个 SQL 查询语句来一次性把相关数据从两个表中提取出来。 例如,以下 SQL 查询会根据客户姓名进行匹配: ...
【8】 sql,python实现 excel的left(),right(),mid()文本截取函数 193 -- 7:24 App excel+mysql+python常规数据处理【5】数据排序 1397 -- 2:49 App 巧用UNIQUE函数对比两列数据 1033 -- 4:36 App 多条件任意组合查询数据,没有FILTER根本不敢想 309 -- 18:59 App excel+mysql+python常规数据处理...
我强烈推荐使用 Anaconda,但这个初学者指南也将帮助你安装 Python——尽管这将使本篇文章更加难以接受。 我们从基础开始:打开一个数据集。 01 导入数据 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...
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...
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。