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Python处理分析128张Excel表格竟不到3秒?
阅读量:4094 次
发布时间:2019-05-25

本文共 2605 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

最近开始复工,也依然不能准时下班。这不,前天临近下班时间,老板突然Q我:算一下公司近一年销售额总额TOP5的细分行业以及对应的销售额。

接收完文档我傻眼了,业务部门发来128个表,每个表格以月的维度记录着对应一个细分行业的数据......

习惯性的打开Excel,我开始盘算:对单独的一张表进行分类汇总,能够得到该细分行业各品牌的销售额,想要得到所有行业的销售额总和,得分类汇总128次,最后对128次结果再次合并

估计了一下,以90秒一个表格的速度,不考虑疲劳值对速度的拖累,大概3.2个小时就能够完成任务。

然而,刚开始还没3分钟,老板找到我:刚交你的任务暂时不用做了,新来的已经得出结论了,看着还挺专业。

多年来的职业敏感性驱使我立马跟新同事聊了一下,“刚刚那些表分分钟就搞定了,很简单!”他演示给我看,“我就使用了几行Python代码......

用Python批量循环访问并处理文件,128个文件不到3秒,平均一张表格0.02秒!

我本以为学会Excel走遍天下,没想到Python这么牛?!

这是一个全民Python的时代!20年前,你学英语不是为了成为翻译员;10年前,你学电脑不是为了成为打字员;今天,学Python数据分析与挖掘不是要你一定成为数据分析师。

而越来越多的互联网人利用Python完成自动化办公、表格处理、信息搜集、数据分析、数据可视化等工作,至少释放了你80%的劳动力!

什么样的程序员最受欢迎?绝不是只会写代码的码农,而是技术过硬又懂业务的,可以通过数据分析,优化代码解决实际业务问题的复合性人才

因此,无论是做研发、系统架构,还是产品、运营,在数不清的场景下,Python做数据分析与挖掘其实是基本功,它不是一个职位,而是一个技能。

你可能想知道——既然数据分析很重要,我该如何学习呢?

关于程序员学习数据分析,我不建议你把将大学的相关书籍拿出来啃一遍,耗费大量时间不说,关键是跟实际应用无法结合,学了还是不会用!

我们在了解新技术时,通常会分成三个阶段:

  • 第一阶段是,怎么用;

  • 第二阶段是,原理是什么;

  • 第三阶段是,为什么是这样。

学数据分析也是这样,也有这样三个阶段,先用起来,了解原理,再知道为什么这么做。

基于这个思路,我向你推荐这门上线仅有20多天,就有1000+学员学习的《零基础搞定Python数据分析与挖掘》。这门系列课由CSDN学院联合数据分析畅销书作者刘顺祥老师共同研发完成,期望解决你在数据分析上的一些问题。

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本课程将从实际业务出发,基于Python3落地工作中经常碰到的分析与挖掘方法。

内容涉及Python基础语法介绍、数据预处理、数据可视化以及数据分析与挖掘;使用到的技术包含Python3中的numpy、pandas、scipy、matplotlib、sklearn等模块。

实战部分会涵盖10多种数据清洗案例、至少15种统计图形展现以及10种挖掘算法的应用。

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