python获取xlsx文档 python怎么创建数据帧？
python怎么创建数据帧？
1.从外部文件生成(如csv、xlsx、Jason、html)。
2.由字典生成
python做数据分析相对于传统数据分析究竟强在哪？
传统数据分析一般是指在传统统计分析方法的基础上，通过Excel、SPSS或SAS工具对数据进行分析。
与Excel相比，Python可以处理更大的数据集，建立复杂的机器学习模型。综上所述，与传统数据分析相比，使用Python进行数据分析有以下三个优势:
Python，一个丰富的数据分析扩展包，有丰富的数据分析第三方库，比如Numpy，Pandas，Matplotlib，PyMySQL等等。
Numpy:一个开源的数值计算框架，可以处理向量、矩阵等各种问题。相当于一个迷你MATLAB，小巧又免费！
Pandas:基于Numpy，对时间序列分析提供了很好的支持，对数据预处理和连接外部数据文件有很强的支持。借助熊猫，Python可以轻松连接外部数据源，如csv、xlsx、json等文件。
Matplotlib:一个优秀的数据可视化库，可以绘制常用的数据分析图表和三维图形。
PyMySQL: Python可以轻松连接MySQL数据库，分析数据库中的数据。
简单地说，Excel可以做Python可以做的一切，但是Excel可以 不要做强大的编程和复杂的分析。但是需要注意的是，在某些情况下，Python可以做到，但是没有Excel方便。
强大的机器学习算法库许多数据分析问题可以 传统的统计分析方法无法解决，需要更强大的机器学习算法。Python中的scikit-learn可以实现几乎所有的机器学习算法，调用起来非常方便。
监督学习算法:线性回归，分类算法，如K最近邻算法，决策树，逻辑回归，SVM和集成学习方法。
无监督学习算法:聚类分析，相关性分析。
大数据平台下的分析随着数据量的不断增加，很多公司使用大数据技术来处理数据，比如Hadoop、Spark等。
Python结合Spark可以对大数据平台下的海量数据进行分析和挖掘。
最后，也是最重要的，Python是免费的，大部分数据分析工具都是收费的，价格也不低。
综上所述，Python在数据科学领域非常受欢迎！
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