在做案例前，我还想回答大家一个疑问，就是excel做数据分析可以实现Python一样的效果，那用Python的意义在哪呢？
经过这段时间学习理解，我的回答是： （https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=gAwXvrat）
- 第一，在处理海量数据时，Python效率远高于excel。一般几万行的数据以上，excel基本就无能为力，很卡了。但是Python依然可以行云流水，效率高几十倍上百倍都有可能。
- 第二，Python的自动化水平非常高。你也许觉得excel的VBA一样可以自动化对不对？但是VBA有个致命弱点是，它只能基于excel内部进行自动化，其他方面就没办法了。比如你要对硬盘某些储存几百个的文件名称批量修改，VBA没办法，但Python实现起来很简单。
- 第三，Python是可以做算法模型的。Python语言可以让你搞懂一些最基础的算法原理，然后根据这些搭建一些算法模型，并通过matplotlib模块表现出来。.
下面我想通过一个咖啡公司的数据做一个简单的数据分析案例，从导入数据到最后形成图表，过一下整个流程，让大家知道，Python数据分析到底是怎么一回事。
— 1 —
准备数据 （https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=gAwXvrat）
1、导入python数据分析模块三剑客：pandas\matplotlib\numpy
2、用read_excel()方法导入数据源
输出结果截图如下（部分）：
可以看到有这些数据：订单日期、市场类别、区域、产品类别、产品名称、预计销售成本、预计毛利、预计利润、预计销售额、销售成本、存货、毛利、利润额、销售额等等。
— 2 —
数据清洗 （https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=gAwXvrat）
1、缺失值的处理
可以看到，这份数据很干净，没有空值。缺失值查询也可以用info()方法。
如果数据中有缺失值，我们可以用dropna()方法进行删除，或者用fillna()进行填充。
2、重复值处理很多数据都是有重复值的，这个在数据分析前必须删除掉，不然影响结果的准确度,清洗方法为drop_duplicates()。
结果显示，无重复。完了，我找的这个数据可能是别人已经清洗过的了，可能不需要我清洗了，打扰了。
— 3 —
数据分析
1、数据整体情况把握，用shape方法查看维度。
结果显示，这个数据有4248行，14列。
2、用describe()方法进行描述性分析
从这个步骤，想必你已经看出Python的强大之处了，一个小方法，瞬间可以查看各列数据的计数、平均数、极值、方差、4分位数等等。当然，如果你这样写：describe(include=‘all’)，数据会更加详细。
3、排序分析比如我想看每个产品利润额从高到低的分析。
sort_values(by=‘利润额’)表示按利润额排序，ascending=False表示降序排序，head()数据太大了，所以我用这个函数默认取前5个数据。
4、数据分组（跟SQL中的分组一样）比如，我想看不同产品类别的利润额大小。
我用groupby()查看了利润额和销售额，根据肉眼，你一下估计看不出利润额哪个大对不对？那可以根据上面我介绍的排序知识来排序。
超快吧，要比excel方便对不对。
5、根据条件查询数据比如，我要看看哪些产品有负利润。
发现普洱茶的部分产品很多是亏本的。也许你想，如果我只想查询清凉茶的负利润产品呢？也可以的，在条件查询中多加个条件就好了。如图：
看到这里，你应该可以根据自己的分析需求运用条件格式畅所欲为了吧。是不是比excel嵌套会好用一点呢，关键excel如果碰到大数据嵌套会，人会很崩溃。比如我有次看到同事为了匹配数据一跑数据就是一两个小时。这在Python里是分分钟的事。
6、条件复杂一点分析(透视表)比如，我要看看不同区域清凉茶的利润额和销售额的求和、平均值、极值呢？
这就需要用到上图展示中的pivot_table()，这就是透视表功能。这个功能可以让你实现各种复杂分析。但需要熟练。
7、增加一列，算利润率比如我要算利润率，那么我就得用利润额除以销售额，再换成百分比对不对？如图：
先算出利润率，这时候是一个小数，那么我们得想办法把小数转化为百分数，而且需要添加到表格里去。这时候就要用到lambda匿名函数了、格式化函数format、以及聚合函数apply了。
到此为止，我把我们日常数据分析的基本流程和分析方法演示了一遍了。接下来开始最后一个模块。
— 4 —
数据可视化
Python的图表功能也很强大，可以有各种组合形式，然后图表如果设置格式的话，可以制作得很专业且清晰，因此很多商业图表制图，都会借助Python。下面我只会简单展示，因为复杂的东西我目前也没办法随心所欲做出来，虽然我知道方法。
1、各产品种类利润额的图
2、查看各种产品的利润额分布在哪些区间
这是一个简单箱式图能看出极值、特殊值、4分位值，中位数等等。
3、雷达图这个就我随便画一个了，没时间根据这个数据来做了，现在凌晨1点半，要睡了。
以上，就是整理出来的用Python进行数据分析的全过程。
如果大家熟练了，就可以在这个基础上玩出各种花样了。我将在接下来的时间里，继续做一些分析案例，希望能分享一些比较容易上手，又能符合数据分析行业实际工作的东西出来。
大家有更好的方法和案例，也可以一起共享，共同学习进步。
备注：Python学习并不难，但是需要坚持，我正式学是从今年3月23日开始的，到现在不到5个月。当然Python有很多方向，比如web开发、数据分析与科学计算、爬虫、数据挖掘与机器学习、算法人工智能等等，我只是选择了数据分析方向。