我是個(gè)只會(huì)用Excel的數(shù)據(jù)分析工作者。有一天，我和朋友約好晚上一起吃飯，離下班還有5分鐘，老板突然Q我：

老板：你今天加個(gè)班

我：好呀好呀

老板：我有幾個(gè)Excel,需要你把它們合成一張表

我：好呀好呀

老板：給！你自己看著辦吧！

我懷著忐忑的心情打開了一個(gè)神秘的壓縮包：

現(xiàn)在程序員進(jìn)行數(shù)據(jù)分析都在用Excel？Python才是時(shí)代的趨勢(shì)

912個(gè)CSV表格，每個(gè)表格共370列，約360行不等

這么多！我試了一下Power Query, 電腦不客氣地歇菜了，這要是純手動(dòng)復(fù)制非得睡公司不可。我癱在工位上：“我今天怕是得和912張表共度良宵。”

朋友聽完來龍去脈卻哈哈一笑：“小事一樁，今晚這飯還真得吃定了，看我的！”

我半信半疑看著朋友打開一個(gè)黑色的窗口，刷刷刷敲了幾行代碼，一份合并好的表格就很快完成了！

屏幕上甚至還跳出了時(shí)長(zhǎng)：

順利下班！之前我總覺得Excel能做好多事情，自己學(xué)習(xí)動(dòng)力也不是特別強(qiáng)，很多時(shí)候都得過且過，并且看到代碼有點(diǎn)望而生畏，看起來好像很難的亞子，但沒想到這么方便。

我坐不住了：鵬哥，你會(huì)的這個(gè)代碼，怎么這么厲害，比Excel還好用啊？

大鵬神秘一笑：Python可強(qiáng)大了，遠(yuǎn)不止你看到的這些。

Python的強(qiáng)大之處

No.1 效率高，可復(fù)用

剛才處理表格的效率你看到了，更厲害的是如果有類似的工作任務(wù)，我們只需要更改一下工作路徑，這份代碼便可以直接使用，可謂一勞永逸。

除了合并表格這類需求，批量出圖是不是也曾經(jīng)困擾你？想想你用Excel怎么做數(shù)據(jù)分析的：

從數(shù)據(jù)的清洗整理到出圖的每一步都要鼠標(biāo)點(diǎn)擊，非常繁瑣且容易出錯(cuò)，而使用Python只需幾行代碼即可輕松出圖：

當(dāng)你面對(duì)高重復(fù)性的工作時(shí)，也只需要略微改動(dòng)，或者引入循環(huán)，再也不用點(diǎn)鼠標(biāo)點(diǎn)到手抽筋了。

我有點(diǎn)心動(dòng)：好像是比Excel方便多了，會(huì)用Python肯定能大大提高工作效率。

Python的強(qiáng)大之處

No.2 功能豐富，涵蓋完整的數(shù)據(jù)工作流

就在我在心里為大鵬的表演喊“666”的同時(shí)，又滔滔不絕地講了起來：你別看我前面只提到了使用Python整整表格出出圖，人家可是著名的“膠水語(yǔ)言”。

“膠水語(yǔ)言”是什么？我問道。

朋友解釋道：Python可以利用MySQLdb庫(kù)連接數(shù)據(jù)庫(kù)，可以利用pandas和matplotlib進(jìn)行清洗和分析，可以利用pyecharts進(jìn)行交互可視化，可以利用numpy和sklearn進(jìn)行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交給同事，共同提效……