這期內(nèi)容當(dāng)中小編將會(huì)給大家?guī)碛嘘P(guān)數(shù)據(jù)查詢與篩選中如何進(jìn)行Excel、SQL、PowerBI、Python的對比，文章內(nèi)容豐富且以專業(yè)的角度為大家分析和敘述，閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
專注于為中小企業(yè)提供成都網(wǎng)站建設(shè)、網(wǎng)站制作服務(wù),電腦端+手機(jī)端+微信端的三站合一,更高效的管理,為中小企業(yè)仁化免費(fèi)做網(wǎng)站提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。我們立足成都，凝聚了一批互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)人才，有力地推動(dòng)了成百上千企業(yè)的穩(wěn)健成長，幫助中小企業(yè)通過網(wǎng)站建設(shè)實(shí)現(xiàn)規(guī)模擴(kuò)充和轉(zhuǎn)變。
之前有網(wǎng)友留言說：
“SQL從來不是工具，它是語言!”
說實(shí)話，我很吃驚。在我的理解中，語言的本質(zhì)就是工具，而百度百科也是這樣定義的：
語言即傳遞信息的聲音。是人類最重要的交際工具,是人們進(jìn)行溝通的主要表達(dá)方式
自然語言也好、計(jì)算機(jī)語言、數(shù)據(jù)庫語言也好，就是人與人、人與機(jī)之間溝通的一種編碼解碼工具。語言作為一種溝通工具，通常需要通過一定的實(shí)體載體來記錄和傳達(dá)，不能獨(dú)立存在。
就如英語是門語言，也是溝通工具，而聽、說、讀、寫是它的傳達(dá)方式，是工具化的載體。
SQL也是一樣，它是語言工具，而MySQL、HiveSQL等等數(shù)據(jù)庫工具都是它的設(shè)計(jì)表達(dá)載體。
回頭看我們?yōu)槭裁匆獙W(xué)英語?，為什么要學(xué)Python?，為什么要學(xué)SQL?
相信你的理由，絕對不僅僅它是一門語言或者文化，否則只會(huì)像高中應(yīng)試外語那么難受!
更多的時(shí)候是出于實(shí)現(xiàn)某種目的，而刺激我們主動(dòng)去尋找這樣一種可以實(shí)現(xiàn)思考溝通的工具
總之，語言即是工具。凡是工具，不拘一格，皆為所用!
還有網(wǎng)友留言說：
“Power BI 只是可視化厲害一點(diǎn)兒，其他都不行”
OK，我們來看看這幾年P(guān)owerBI發(fā)展趨勢，你會(huì)發(fā)現(xiàn)它比Tableau更加強(qiáng)大，與其他BI產(chǎn)品的差異也是越來越大，這與微軟本身的用戶環(huán)境和軟件家族存在很大關(guān)系。
再來看看招聘網(wǎng)站上的要求，PowerBI近幾年開始逐步成為主力工具，比如運(yùn)營部門、財(cái)務(wù)部門、商業(yè)分析等覆蓋的業(yè)務(wù)范圍越來越廣。
以前Python一直是我的主力工具，可是現(xiàn)在老海強(qiáng)推Power BI，甚至建議首選它來做商業(yè)分析
一個(gè)公式：Power BI 數(shù)據(jù)分析流程 = PQ + PP + PV
即PowerQuery數(shù)據(jù)處理查詢、PowerPivot數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)建模、PowerView數(shù)據(jù)圖表可視化
這個(gè)流程順序，也是所有分析工具都通用的套路，使用起來自然相當(dāng)順手舒服。
而且Power BI可以徹底解決很多在Python或者Excel中讓人煩透了的問題，比如：
做個(gè)圖表再也不用寫Python幾十甚至上百行的代碼，也不用調(diào)整N多了Excel圖表參數(shù)。
做個(gè)表格直接星型連接，再也不用pandas來回join、也不用Excel迷之效果的VLOOKUP函數(shù)
做個(gè)分析，前期用Python處理數(shù)據(jù)，后期用Excel出圖表，現(xiàn)在直接PowerBI搞定!
具體的這里不多說了，感興趣的可以看看我的問答，里面專門有寫到。
總之，老海認(rèn)為：Power BI絕非只有可視化，相信隨著版本迭代，未來足可代替Exce甚至是Python
OK，我們回過來繼續(xù)對比Excel、SQL、PowerBI與Python
今天涉及數(shù)據(jù)的查看與篩選，廢話不多說直接上操作演示：
當(dāng)使用Excel時(shí)：
第一步：可以先觀察一下數(shù)據(jù)情況，比如行數(shù)、列數(shù)，首行以及尾行，
可以使用shift + ctrl + 方向鍵 ↓ ，直接拉到底部查看
使用shift + ctrl + 方向鍵 ↑，來查看最前面的數(shù)據(jù)情況
第二步：也可以選中整個(gè)列來查看特定字段的數(shù)據(jù)情況
第三步：或者查看前10行數(shù)據(jù)
第四步：查看最大或者最小的前10行數(shù)據(jù)
第五步：查看不同數(shù)據(jù)列的空值情況
第六步：查看符合某個(gè)條件的數(shù)據(jù)情況
第7步：選擇“篩選”中的“高級”，可以進(jìn)行多條件篩選數(shù)據(jù)，比如同時(shí)滿足天津市購買量大于2、武漢市購買量大于3
第8步：高級篩選也可以實(shí)現(xiàn)多條件或關(guān)系篩選數(shù)據(jù)，即滿足其中一個(gè)條件即可。
第9步：查看特定列名去重的數(shù)據(jù)情況，可以選擇“數(shù)據(jù)”中的“刪除重復(fù)項(xiàng)”來實(shí)現(xiàn)
也可以通過“數(shù)據(jù)”中“篩選”下的“高級”來完成，此處注意勾選“不重復(fù)的記錄”
第10步：查看去重后數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)情況，此方法類似于python的value_couts
當(dāng)使用SQL時(shí)：
第1步：查看數(shù)據(jù)情況
第2步：查看前10行數(shù)據(jù)
第3步：查看某個(gè)條件的數(shù)據(jù)，比如查看門店城市為天津的數(shù)據(jù)
第4步：查看滿足多個(gè)條件中任一個(gè)的數(shù)據(jù)，比如查看天津或者武漢的數(shù)據(jù)
第5步：查看特定列名數(shù)據(jù)
第6步：查看特定列名的去重后數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)量。比如門店城市共計(jì)多少
第7步：查看特定列名去重?cái)?shù)據(jù)，查看去重后的具體城市名稱
第8步：查看非空值記錄與空值記錄
當(dāng)使用Power BI時(shí)：
第1步：查看數(shù)據(jù)基本情況，在“主頁”下選擇“轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)”，進(jìn)入PQ編輯器，查看數(shù)據(jù)。
第2步：選中某個(gè)字段，在左下角可以查看非重復(fù)值的數(shù)量
第3步：在PQ編輯器中，可以使用各類查看功能，比如保留最前幾行、最后幾行等等
第4步：查看特定的字段列數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊“選擇列”來篩選特定的字段列即可
第5步：查看符合某個(gè)條件的數(shù)據(jù)情況，可點(diǎn)擊字段右側(cè)的下拉箭頭來篩選
第6步：查看去重后的數(shù)量統(tǒng)計(jì)情況，可以使用PQ編輯器中“轉(zhuǎn)換”下的“統(tǒng)計(jì)信息”中的“對非重復(fù)值進(jìn)行計(jì)數(shù)”
第7步：查看不同數(shù)據(jù)值的統(tǒng)計(jì)情況，點(diǎn)擊字段右側(cè)箭頭，選擇“分組依據(jù)”，設(shè)置分組字段以及計(jì)算的方式，即可完成分組統(tǒng)計(jì)。
當(dāng)使用Python時(shí)：
第1步：查看數(shù)據(jù)情況，主要看看是否存在亂碼，以及數(shù)據(jù)的整體規(guī)模是否正確
第2步：查看數(shù)據(jù)前10行情況，主要查看不同字段下的數(shù)據(jù)格式情況，當(dāng)然還可使用.dtypes查看當(dāng)前字段的數(shù)據(jù)類型是否合理。
第3步：查看特定列的數(shù)據(jù)，一般建議使用loc、iloc進(jìn)行切片操作。
第4步：查看滿足某個(gè)條件的數(shù)據(jù)，一般使用loc，配合條件篩選
第5步：查看滿足多個(gè)條件中任一條件的數(shù)據(jù)，除了isin，還可以使用或與非的關(guān)系組合
第6步：查看是否存在空值，關(guān)于空值NULL，Nan的內(nèi)容，可翻閱老海之前的文章
第7步：查看特定列去重后的數(shù)據(jù)，以及統(tǒng)計(jì)個(gè)數(shù)。
上述就是小編為大家分享的數(shù)據(jù)查詢與篩選中如何進(jìn)行Excel、SQL、PowerBI、Python的對比了，如果剛好有類似的疑惑，不妨參照上述分析進(jìn)行理解。如果想知道更多相關(guān)知識，歡迎關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。
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