其实你就学不会 Python

标题党一下，Python 程序员成千上万，当然有很多人学得会。这里说的“你”，是指职场中的非专业人员。
职场人员一般会用 Excel 处理数据，但也会有很多无助的情况，比如复杂计算、重复计算、自动处理等，再遇上个死机没保存，也常常能把人整得崩溃。如果学会了程序语言，这些问题就都不是事了。那么，该学什么呢？
无数培训机构和网上资料都会告诉我们：Python!
Python 代码看起来很简单，只要几行就能解决许多麻烦的 Excel 问题，看起来真不错。
但真是如此吗？作为非专业人员，真能用 Python 来协助我们工作吗？
嘿嘿，只是看上去很美！
事实上，Python 并不合适职场人员，因为它太难了，作为职场非专业人员的你就学不会，甚至，Python 的难度可能会大到让你连 Python 为什么会难到学不会的道理都理解不了的地步。

日常工作中碰到的数据大都是 Excel 表格那种，称为结构化数据。程序语言要想用来协助日常工作，就需要有较强的结构化数据处理功能。
Python 用来处理结构化数据需要有一个叫 Pandas 的开源包，这东西不是 Python 的固有组件，你得自己再下载安装，过程就不太简单了，要配一堆让初学者晕死的东西。当然还可以借助第三方程序，但这些第三方程序本身的安装又是个问题，启动起来又有一堆工程环境配置让人不知所措（人家设计出来是做大型应用的）。还有调试，你不可能一下子就把代码写对，Python 开发环境的调试功能本来就不太好，Pandas 又不是 Python 的原生内容，调试就更费劲。
这些麻烦还是题外的，也能克服一下。关键问题在于，Pandas 就不是为结构化数据设计的，会有许多不能如你所愿而且非常费解的东西.

我们通过例子来看一下，比如这样的表格：

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除第一行外的每行数据称为一条记录，对应了一件事、一个人、一张订单……，第一行是标题，说明记录由哪些属性构成，这些记录都有相同的属性，整个表就是这样一些记录的集合。

Pandas 中主要用一个叫 DataFrame 的东西来处理这类表格数据，上面的表格读入 DataFrame 后是这样的：

clipboardpng

看起来和 Excel 差不多，只是行号是从 0 开始的。

先试试汇总各部门的人数：

import pandas as pd
data = pd.read_csv('Employee.csv')
group = data.groupby("DEPT")
dept_num = group.count()
print(dept_num)

import pandas as pd data = pd.read_csv('Employee.csv') group = data.groupby("DEPT") dept_num = group.count() print(dept_num)

分组后再计数，这是常规思路，但结果有点尴尬：

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部门人数，也就是每个分组的成员数量，只要有一列就行了，为什么出来这么多列，它像是对每一列都做了同样的动作，好奇怪。
这是因为 DataFrame 本质上是个矩阵，而不是记录的集合，Python 也没有记录这样的概念。count 作用在矩阵上，就会对每一列计数，有点意想不到吧。
简单的过滤运算，比如取出研发部员工，我们想像中的结果应该是人员表的子集，但实际上是整个人员表（矩阵）和一些被选择的行位置（称为行索引），可以理解为子矩阵。这时候输出结果可能也看不出啥，但想进一步操作，比如给研发部员工涨 5% 工资，你就会再次发现“意想不到”了。
用 DataFrame 处理结构化数据时，要绕到矩阵的思路上去，这会非常挑战初学者的理解力。

怎样才能正确输出部门人数呢？要用 size 函数，它才是用来查看各组的成员数。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('Employee.csv')
group = data.groupby("DEPT")
dept_num = group.size()
print(dept_num)

这个结果就正常了：

029887743100png

不过，这个结果不再是二维的 DataFrame 了，而是个一维的 Series，它不能再继续应用 DataFrame 的方法了，又是“意想不到”。
明明分组汇总结果也是个有行有列的结构化数据表，继续用 DataFrame 不好吗？为什么要再搞一种东西？让人费解。

Python 并没有止步于这两个。比如，分组运算的本质就是把大集合拆成小集合，结果应该是个集合的集合。那我们看看 DataFrame 分组后是什么样子呢？把上面代码中分组结果打印出来看。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('Employee.csv')
group = data.groupby("DEPT")
print(group)

结果出来：

"pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001ADBC9CE0F0"

这是个啥东东？这是集合的集合吗？
上网搜一下，原来这叫做可迭代对象，它的每个成员都是以 DataFrame+ 分组索引构成的，也有方法再拆开看。这个被称为什么对象的东西，本质上是大矩阵的子矩阵构成的集合，勉强也能算是集合的集合了，但它并不能像普通集合那样直接用序号取某个成员（比如 group[0])。
估计到这里不少人已经晕了，完全搞不清我都在胡说八道些什么。嗯，这就对了，这才是职场人员的正常状态。
Python 有 N 多“对象”来描述同样数据，各有各的适应场景和运算规则，如 DataFrame 可以用 query 函数过滤，而 Series 不可以，分组后这个对象更是完全不同。这些东西之间转换还很“丝滑”，稍不留神就变成另一种不认识的东西。结果，编程基本靠搜，即使跑对了也还是搞不懂记不住，下次还得搜。

再进一步，将各部门员工按照入职时间从早到晚进行排序。这只要分组后将子集按照入职时间排序即可，写出来是这样的：

import pandas as pd
employee = pd.read_csv("Employee.csv")
employee['HIREDATE']=pd.to_datetime(employee['HIREDATE'])
dept_g = employee.groupby('DEPT',as_index=False)
dept_list = []
for index,group in dept_g:
    group = group.sort_values('HIREDATE')
    dept_list.append(group)
employee_new = pd.concat(dept_list,ignore_index=True)
print(employee_new)

看起来有点啰嗦，要写个 for 循环一点点做，这似乎体现不出集合化数据处理的优势了，毕竟结构化数据都是批量集合式的，都写这么啰嗦, 那么和 VBA 什么的区别也不大了。
嗯，其实 Python 也有不用 for 循环的写法：

import pandas as pd
employee = pd.read_csv("Employee.csv")
employee['HIREDATE']=pd.to_datetime(employee['HIREDATE'])
employee_new = employee.groupby('DEPT',as_index=False).apply(lambda x:x.sort_values('HIREDATE')).reset_index(drop=True)
print(employee_new)

但是，这里最关键的倒数第二句，有个 apply 和 lambda 的那句，能看明白吗？
这是所谓的“函数语言”概念，写法复杂度和理解难度都超出了大多数非专业人员的能力范畴，具体啥意思，这里也懒得解释了，自己去搜搜看能不能搞懂。

简单总结一下：
DataFrame 本质是矩阵，不是记录的集合，编程要按矩阵的方法来思考，经常会有点绕，结果也会有“意想不到”。
更麻烦的是，Python 有太多相似的数据类型，比如 Series，DataFrame，分组对象都可以表示某种集合，但各有各的规则，计算方法更是难以捉摸。想理解这些原理后正确运用，其难度和繁度都不是非专业人员能够和应该做的。
还有 apply+lambda 这种东西，不用呢，批量数据处理的代码太啰嗦，想用却很难搞懂。
事实上，Python 是个段位很高的东西。对于非专业人员来讲，Python 的强大和方便，只存在于培训班。你很少见到周围有职场人员在用 Python 倒腾 Excel，Python 真正的使用者都是重度专业人员，主要是搞人工智能的那群人。

面向非专业人员，esProc SPL 就简单多了。
SPL 只有一种集合，结构化数据表就是记录的集合，分组结果就是集合的集合。这些集合上可以执行同样一套运算。
来看刚才的例子，分组汇总简单 count 就可以得到正常的结果