excel
excel具备多种强大的功能,例如创建表格,数据透视表,VBA等,excel系统如此庞大,但是在今天,大数据,人工智能时代,数据量很大的情况,excel已经无法胜任,不仅处理起来速度会变慢,从数据分析层面,excel只是停留在描述性分析
python
虽然Excel已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景,但由于它是定制软件,很多东西都固化了,不能自由地修改。而Python非常的强大和灵活,可以编写代码来执行所需的任何操作,从专业和方便的角度来看,它比Excel更加强大。另外,Python可以实现Excel难以实现的应用场景。专业的统计分析 预测分析
Pandas
概述:Pandas是数据分析三大剑客之一,是Python的核心数据分析库,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,能够简单、直观、快速地处理各种类型的数据
Pandas提供的两个主要数据结构Series(一维数组结构)与DataFrame(二维数组结构
Series
Series是Python的Pandas库中的一种数据结构,它类似一维数组,由一组数据以及与这组数据相关的标签(即索引)组成,或者仅有一组数据没有索引也可以创建一个简单的Series。Series可以存储整数、浮点数、字符串、Python对象等多种类型的数据。
DataFrame
DataFrame是Pandas库中的一种数据结构,它是由多种类型的列组成的二维表数据结构,由行、列数据组成的表格 ,类似于Excel、SQL或Series对象构成的字典。DataFrame是最常用的Pandas对象,它与Series对象一样支持多种类型的数据。
excel
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python
虽然Excel已尽最大努力考虑到数据分析的大多数应用场景,但由于它是定制软件,很多东西都固化了,不能自由地修改。而Python非常的强大和灵活,可以编写代码来执行所需的任何操作,从专业和方便的角度来看,它比Excel更加强大。另外,Python可以实现Excel难以实现的应用场景。专业的统计分析 预测分析
Pandas
概述:Pandas是数据分析三大剑客之一,是Python的核心数据分析库,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,能够简单、直观、快速地处理各种类型的数据
Pandas提供的两个主要数据结构Series(一维数组结构)与DataFrame(二维数组结构
Series
Series是Python的Pandas库中的一种数据结构,它类似一维数组,由一组数据以及与这组数据相关的标签(即索引)组成,或者仅有一组数据没有索引也可以创建一个简单的Series。Series可以存储整数、浮点数、字符串、Python对象等多种类型的数据。
DataFrame
DataFrame是Pandas库中的一种数据结构,它是由多种类型的列组成的二维表数据结构,由行、列数据组成的表格 ,类似于Excel、SQL或Series对象构成的字典。DataFrame是最常用的Pandas对象,它与Series对象一样支持多种类型的数据。
财经研究,解决在财经研究中数据获取的问题。目前的版本主要是基于 Python 语言,通过调用相关的数据接口来获取数据到本地。原理上,就是在用户本地运行 Python 代码,实时从网络采集数据到本地,便利与数据分析。由于网络数据采集需要维护的接口众多,且经常由于目标网站变换网页格式
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