python数据清洗的方法有哪些 MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？
MATLAB在逐渐被Python淘汰吗？
MATLAB和python不在同一级别。MATLAB是面向算法本身和仿真本身的产品。如果不是运行效率，那就要看是谁写的程序了。matlab收费的原因在于运行时的更新。比如及时5g更新NR库，如果你用Python写这个东西，不是不可能写的，只是时间、完整性、运行效率，这些都很难保证。毕竟，MATLAB的背后是一支强大的科学家团队来负责算法，一支强大的工程师团队来完成实现，最后给大家一个简单易用的函数它可以通过使用的方法来实现。每个人都做他们擅长的事。
会用Excel，真的需要再学Python吗？
虽然这种方法可以快速生成结果，而且效率很高，但因为它使用了设计良好的组件，所以您基本上可以遵循规则。遇到问题时，不能向下推组件并重建它们。您只能更换其他组件或更改组合方法；
并且不能使用大量数据，因为Excel的逻辑关系太弱，就像积木一样，处理万级数据有点困难，就像倒塌一样，所以Excel不能用来建造高层建筑。毕竟，世界上没有高楼是用积木建造的。
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是最佳的解决方案
]PS:
当然VBA也说了，其实我觉得VBA和Python的学习难度相差不大，但是太难用了。让我们看看个人的具体需求。具体的区别在这里不详细
可能底层的语言设计和具体的实现是不同的
下面是一些细节我个人的一些看法是错误的，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（严格地说，是一种混合语言），而Python是一种解释性语言。
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。
同样的数据及清洗规则，用spssmodelder的结果比python差，为什么？
除了基本的python编程知识外，还需要了解HTTP协议、简单HTML等
除了基本的python编程知识外，还需要熟悉spark等
除了基本的python编程知识外，还需要熟悉Django、HTTP、RSET、JSON等基本的python编程知识，你需要熟悉[Linux.
除了基本的python编程知识外，你还需要熟悉CI/CD、持续编译、持续集成，以及Jenkins、k8s等
还有很多职位可以胜任学习python语言。Python在编程语言中被称为通用胶水。比如它可以用来做爬虫、网页、操作和维护，现在流行的Ai都可以用python，但是我觉得python适合数据科学。
一方面，python有很多专门用于数据科学的数据包，非常方便。学完这门语言，你就会爱上它。然而，数据科学语言的知识背景也非常广泛。从统计学到计算机理论的每一个分支都需要不断学习以跟上时代的步伐。
另一方面，Python现在越来越流行。当然，很多因素都是媒体和一些培训机构造成的。但这也说明Python的发展趋势仍在上升。现在教育部新成立了人工智能，竞争只会越来越激烈。
为什么C#排名和Python相差越来越大？
如果你学习好，你可以在任何方向赚钱。近年来Python的流行源于大数据和人工智能的发展，但Python的发展方向很多，而且都有相关的定位。
1. AI方向。目前比较流行的算法有算法post、计算机视觉、NLP等，但阈值和难度都比较高，主要是Python算法。
2. 数据处理与分析。这一方向主要侧重于数据处理和分析。目前市场上有很多职位，包括最近流行的定量工程师。在这方面，我们主要研究python中与数据分析相关的几个库，然后我们还需要相关领域的知识。对于分析，我们还需要数学建模的要求。
3. Python爬虫，这个方向主要是从指定的网站或应用程序中获取相关数据，然后进行数据清理，筛选出有用的数据，除了掌握Python的相关技能外，还需要了解前端知识。
4. Python后端是最接近传统软件开发的后端，实际上是大多数Python工程师所做的唯一后端。
5. Python堆栈。目前，很多培训机构都在培训这个。实际上，他们正在学习Python前端。
简而言之，你首先需要根据自己的情况选择一个方向，然后你才能做到。学习不可能在一两天内完成。讲究方法，持之以恒。最后，祝你早日成功。
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