数据分析经验总结-基础工具篇

news2025/1/10 12:10:16

一:Excel操作相关:
1.方便实用,但最大104W行,纯手工,无法沉淀数据处理流程,多表链接慢;不能为主流工具;

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2.相关公式:
![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/597a2efdd7430d9b7c646071aacf58.png
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上述中2,可以使用 A2&B2 效果是一致的。

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堆积柱状图需要保证一行是空的
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二:Sql相关:
空值检查

SELECET * FROM T_TALBEL where a isnull;

AND 优先级大于OR

通配符
"%"匹配1个或多个
“_”只匹配1个
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分组运算中,groupby的列,在select前面必须筛选。

关于SQL优化
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创建表
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更新/删除表
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数据插入&修改
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SQL_窗口函数
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Case when
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主要用搜索函数的方法去做。

case when 实现数据透视表在这里插入图片描述

变量
不怎么常用
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with as &group_concat
加粗样式在这里插入图片描述
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SQL优化
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Python相关

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迭代器

a = [1,2,3]
iter(a) #变成迭代器

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from functools import reduce
def add (x,y):
	return x+y
x = [1,2,3,4,5]
reduce(add,x)

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面向对象

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多态:
允许子类的方法和父类的方法一样

collectuions模块在这里插入图片描述
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deque在左边添加元素的时候,比list 快很多

counter #计数器

from collections import Counter
a = list("asdqrsfgqwf")
c = Counter(a)  #统计每个字母的字次数
c.most_common(5) #返回TOP N 的元素,返回的是一个列表

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python pandas相关
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