python爬虫数据清洗 会用Excel，真的需要再学Python吗？

会用Excel，真的需要再学Python吗？

虽然这种方法可以快速高效地产生结果，但您基本上可以遵循规则，因为您使用设计良好的组件。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能替换其他组件或更改组合方法；

而且，您不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像构建块一样。如果你建的很高，它会倒塌。处理万级数据有点困难，所以Excel不能用来建高层建筑。毕竟，世界上没有用积木建造的高楼。

从数据分析的角度看，Excel的可视化效果较差，数据采集无法与Python相比。这不是Excel的特长，但是Excel在数理统计方面的表现还是很好的

所以当数据量比较小的时候，你想快速得到结果，而且逻辑关系简单，Excel很香

！缺点是您需要能够做任何事情。你需要能够建造墙壁，建造和绘制图纸。自然比excel难学

从效率上讲，处理简单的问题肯定比excel差，但面对复杂的问题，Python的优势可以凸显

有了这堆原材料，你不仅可以建造高楼，还可以建造飞机，船和火箭头，所以人们说，Python是一种通用语言，它可以做任何事情，除了生孩子

另一点是，Python是开源的，至少比matlab（深执迷）好得多

从数据分析的角度来看，Python绝对比excel、数据采集，数据处理和数据分析、可视化都比excel好，当然这只是为了数据分析

当数据量大、逻辑关系复杂时，Python是最佳解决方案

]PS:

当然VBA说了另外一件事。其实，我觉得VBA的学习难度和python没有太大区别，但是使用起来太难了。让我们看看个人的具体需求。具体的区别就不在这里详细解释了

如果我们没有收到孝道老师的任何指示。真正自学，思考人的本性，他可以考上任何一个学生，那是一个伟大的人才。他是个思想家。他是一个能思考并成功的人。这是一句老话。他天生有才华。但也有一些可以。自学怎么可能不管用，但它是真正的自学。够了。我说得对吗？请评论一下。非常感谢。也许底层的语言设计与具体的实现不同。

]下面是我的一些个人观点。如果你错了，请纠正我：

首先，从语言本身的角度来看：

C#可以看作是一种编译语言（严格来说，它是一种混合语言），Python是一种解释语言。

C的优势？速度越来越快。由于编译只进行一次，运行时不需要编译，因此编译语言的程序执行效率很高。

同时，编译是一把双刃剑。如果修改了代码，则需要重新编译整个模块，并根据操作系统环境编译不同的可执行文件。

鱼和熊掌不能兼得。Python的优点是它具有很强的跨平台能力。代码修改不需要停止。缺点是每次运行时都要解释。

然而，随着软硬件的快速发展，解释运行时间与编译后运行时间的时差将越来越小，Python语言“优雅”、“清晰”、“简单”的优势也越来越明显。

其次，从类库生态的角度来看：

Python有大量的第三方类库。在其他一些语言中，实现一个函数可能需要几十到几百行代码，而Python可能会调用其他语言的下一个轮子，只需要几行代码甚至一行代码。然而，c#一开始是基于Windows平台的，后来可以是跨平台的、开源的。第三方类库的数量没有python那么多。

最后，从发展前景来看：

人工智能，大数据时代已经到来，数据清洗和分析是python的强项，人工智能中有很多基于python的优秀框架。如果有人说Python效率低下，如果我的硬件不符合标准，我需要效率，那么人们更愿意使用C/C而不是C#。

总之，c和Python之间的排名差距越来越大。

python自学的好找工作吗？

在许多情况下，性能不是瓶颈。大约80%的应用程序不需要高性能。

python爬虫数据清洗 python 数据可视化 python数据清洗代码

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。