Excel是这款常见的表单应用软件，但它在处置大批统计数字时存在一定的管制。
Excel的管制正式成为您处置小规模统计数字的困局？自学采用Python，正式成为统计数字发掘师，助你洞悉海量统计数字商业价值。
Excel最数只能容纳1,048,576行统计数字，而Python却能随心所欲应付数百万行！Hardoi的统计数字将被无线网络地加写入Python的抱著——pandas的DataFrame第一类。除此以外，统计数字冲洗、预处置、系统预测、排序和建模也将显得得心应手。
追随下列单纯关键步骤，您方可随心所欲操控海量统计数字：
第二步：加装Python和有关库
具体来说，需要加装Python正则表达式和用作统计数字发掘的有关库，如pandas、NumPy和Matplotlib等。那些库提供更多了强悍的统计数字发掘和建模机能。通过那些强悍的辅助工具，您将在统计数字发掘的高架道路上进退两难。
第三步：引入统计数字
采用pandas库的readexcel表达式，加速将Excel统计数字引入Python自然环境。切换为DataFrame第一类的统计数字将为先期处置与预测奠定良好基础。
第三步：统计数字冲洗与预处置
不完备的统计数字、极度值问题都将接踵而至！借助于pandas库提供更多的多样表达式，如缺位值处置、极度值除去、统计数字隐式等，数据的再生将四两拨千斤。
第三步：统计数字发掘与建模
裂解统计、统计数字折射表、建模……所有人尽在掌控！凭借着pandas和其他强悍的统计数字发掘库，你将发掘统计数字的无穷商业价值。而采用Matplotlib等库则能让您以图象和绘图的方式单纯展现出预测结果。
第步：求出丰硕成果
一份完美的统计数字发掘过程当然需要呈现给他人！通过求出结果为Excel、CSV或其他常见格式，您可以随心所欲地与他人共享洞见。
擎起Python的大统计数字之力，Excel管制无须是扼制您洞悉统计数字商业价值的桎梏。无论统计数字规模多么庞大，Python都将为您提供更多灵活、高效率和可扩展的解决方案。更重要的是，Python还提供更多着深入发掘统计数字商业价值的先进辅助工具和算法，让您在大统计数字时代中脱颖而出。
注意，对于特别小规模的统计数字集，可能需要采用分布式排序、并行排序或专业的大统计数字处置框架来提高效率率和扩展性。但对于一般规模的统计数字发掘，Python已足够胜任，并且它的自学和采用也非常简便。
