Được xuất bản vào ngày 22 tháng 10 năm 2018 Sử dụng gấu trúc với Microsoft Excel có thể cung cấp cho bạn tốt nhất cả hai thế giới và tối ưu hóa quy trình làm việc của bạn. Được phát hành vào năm 2008, Pandas là một phần mở rộng thư viện phần mềm của Python. Nó hoạt động với dữ liệu được lưu trữ trong Python để thao tác và phân tích dữ liệu. Trái ngược với Excel, Python hoàn toàn miễn phí để tải xuống và sử dụng. Thư viện Pandas được sử dụng bởi các nhà khoa học và nhà phân tích dữ liệu cho các nhiệm vụ từ rất lớn đến rất nhỏ. Gấu trúc có thể: Kết hợp với BeautifulSoup để kết xuất văn bản từ cào vào cơ sở dữ liệu Nhanh chóng làm sạch dữ liệu và chuyển đổi định dạng tệp Xử lý các bộ dữ liệu lớn Trực quan hóa dữ liệu với matplotlib Đó là một thư viện mạnh mẽ cho bất cứ ai cần nhận kết quả nhanh chóng. Có một đường cong học tập dốc hơn cho chương trình hơn là Excel và nó đòi hỏi kiến thức cơ bản về Python và mã hóa. Phân tích các bộ dữ liệu lớn một cách dễ dàngPandas hoạt động ngay sau lưng Python. Kết quả là, cực kỳ nhanh và hiệu quả. Trong Excel, một khi bạn vượt quá 10.000 hàng, nó bắt đầu chậm lại - đáng kể. Mặt khác, Pandas không có giới hạn thực tế và xử lý hàng triệu điểm dữ liệu một cách liền mạch. Về không gian thuần túy, Excel giới hạn một bảng tính duy nhất ở mức 1.048.576 hàng chính xác. Tại thời điểm đó, tính toán của bạn sẽ mất mãi mãi để tính toán. Nhiều khả năng, Excel sẽ chỉ sụp đổ. Một triệu hàng có vẻ giống như rất nhiều dữ liệu, nhưng đối với các nhà khoa học dữ liệu, đây chỉ là một giọt nước. Tuy nhiên, Pandas không giới hạn số lượng điểm dữ liệu bạn có thể có trong một khung dữ liệu (phiên bản của bộ dữ liệu của chúng). Nó chỉ bị giới hạn bởi sức mạnh tính toán và bộ nhớ của máy tính mà nó đang chạy. Nó cũng dễ dàng hơn để tạo và sử dụng các phương trình và tính toán phức tạp trên dữ liệu của bạn. Bạn có thể áp dụng hàng trăm tính toán cho hàng triệu điểm dữ liệu ngay lập tức với gấu trúc. Vì Python là nguồn mở, đã có hàng trăm thư viện được tạo ra có thể hợp lý hóa thời gian cần thiết để tính toán. Nhập bộ dữ liệu theo định dạng HTML, CSV và SQLTrong thời đại ngày nay, có nhiều định dạng dữ liệu và điều quan trọng, đặc biệt là đối với các nhà phân tích dữ liệu, để có thể chuyển đổi giữa chúng một cách dễ dàng. Khách hàng hoặc dự án có thể cung cấp dữ liệu ở định dạng SQL và mong đợi một định dạng HTML trở lại. Đối với Excel, bạn sẽ phải dành thời gian chuyển đổi định dạng tệp trước khi nhập chúng, trong khi Pandas có thể xử lý hơn 15 định dạng khác nhau và chuyển đổi giữa chúng một cách dễ dàng. Ngoài ra, khi sử dụng các bộ chuyển đổi định dạng để nhập dữ liệu vào Excel, định dạng thường bị hủy hoại và có thể dẫn đến việc giết chết dữ liệu. Làm sạch và sắp xếp các bộ dữ liệuNgoài gấu trúc nhanh hơn nhiều so với Excel, nó còn chứa một xương sống thông minh hơn nhiều. Với phần mềm ML này, Pandas tốt hơn trong việc tự động đọc và phân loại dữ liệu. Nó có thể làm sạch dữ liệu dễ dàng hơn nhiều so với Excel và có khả năng tự động hóa rất nhiều quy trình bao gồm sửa chữa các lỗ dữ liệu và loại bỏ các bản sao. Khi xử lý hàng triệu điểm dữ liệu, sẽ rất khó khăn để kết hợp thông qua dữ liệu tìm kiếm thông tin bị thiếu. Pandas có thể giúp với điều đó và làm tất cả trong vài giây. Pandas cũng rất hiệu quả để trực quan hóa dữ liệu để xem xu hướng và mẫu. Mặc dù giao diện của Excel để tạo biểu đồ và biểu đồ rất dễ sử dụng, Pandas dễ uốn hơn và có thể làm nhiều hơn nữa. Biểu đồ có thể tùy chỉnh hơn nhiều và bạn có thể tạo ra khá nhiều khái niệm bạn muốn với gấu trúc. & nbsp; Tại sao bạn nên sử dụng gấu trúc và Excel cùng nhau?Quá trình hành động tốt nhất thực sự là sử dụng Microsoft Excel và Python Pandas cùng nhau. Khi làm việc với các bộ dữ liệu nhỏ hơn, tốt nhất là gắn bó với giao diện dễ sử dụng của Excel. Vì gấu trúc rất linh hoạt - ngay cả khi bạn bắt đầu phân tích của mình trong Excel - bạn có thể dễ dàng nhập nó vào Python và tiếp tục. Bạn cũng luôn có thể bắt đầu trong gấu trúc và sử dụng phần mềm để dọn dẹp và sắp xếp dữ liệu của bạn, sau đó chuyển sang Excel để trực quan hóa nó dễ dàng hơn. Khả năng thích ứng của Pandas làm cho một chuyển đổi giữa hai người một làn gió. Bạn có thể thực hiện các tính toán dễ dàng trong Excel, sau đó sử dụng các chương trình phức tạp hơn của Pandas để lặn sâu.  Tải xuống Đừng bỏ lỡNhận nội dung tuyệt vời được gửi đến hộp thư đến của bạn. Tôi đã đọc và hiểu chính sách quyền riêng tư, và có thể đồng ý với nó.
Bài viết đề xuấtKhám phá tác động của đào tạo với cố gắng CBTƯu điểm của Python so với Excel là gì?Python dễ học và làm chủ hơn, không giống như Excel, bao gồm một ngôn ngữ được cá nhân hóa được gọi là VBA phức tạp để làm chủ và thực thi. Chuyển từ Excel sang Python cho phép người dùng tận hưởng các lợi ích khác nhau, chẳng hạn như nền tảng mã hóa nguồn mở, nhiều người đóng góp tình nguyện và thư viện miễn phí.easier to learn and master, unlike Excel, which includes a personalized language known as VBA that is complex to master and execute. Transitioning from Excel to Python enables users to enjoy various benefits, such as an open-source coding platform, many volunteer contributors, and free libraries.
Tại sao gấu trúc lại nhanh hơn nhiều so với Excel?Trong Excel, một khi bạn vượt quá 10.000 hàng, nó bắt đầu chậm lại - đáng kể.Mặt khác, Pandas không có giới hạn thực tế và xử lý hàng triệu điểm dữ liệu một cách liền mạch.Về không gian thuần túy, Excel giới hạn một bảng tính duy nhất ở mức 1.048.576 hàng chính xác.Tại thời điểm đó, tính toán của bạn sẽ mất mãi mãi để tính toán.has no real limit and handles millions of data points seamlessly. In terms of pure space, Excel caps a single spreadsheet at 1,048,576 rows exactly. At that point, your calculations would take forever to compute.
Gấu trúc có thể thay thế Excel không?Tổng hợp, trung bình, tối đa, tối thiểu, các chức năng phổ biến của Count Excel có thể dễ dàng thay thế bằng các phương thức gấu trúc.Hãy xem xét.Excel's popular functions can be easily replaced with Pandas methods. Let's take a look.
Tại sao mọi người sử dụng Pandas Python?Pandas là một gói Python nguồn mở được sử dụng rộng rãi nhất để phân tích dữ liệu/phân tích dữ liệu và các tác vụ học máy.Nó được xây dựng trên đỉnh của một gói khác có tên Numpy, cung cấp hỗ trợ cho các mảng đa chiều.data science/data analysis and machine learning tasks. It is built on top of another package named Numpy, which provides support for multi-dimensional arrays. |
