從Excel到Python，我到底經歷了什麼
我是一個數據分析師。
準確來說我是一個當年只會excel數據透視表，就天不怕地不怕地來當數據分析師的人。直到某一天，我的老闆Q我：
小劉啊，我小姨子給了我一個全國市委書記的名單，你幫我看看，有什麼規律啊？
我接過老闆的任務，心想：老闆的小姨子在政府里混的不錯啊，目標居然是市委書記。難怪老闆平時這麼多政府項目，我得看看她什麼目的。
我迅速打開了表格。發現表格里把往期和現任的每一位市委書記信息都調查得很清楚。
既然是小姨子的要求，我先來看看市委書記里有多少女性好了：
首先我點開數據透視表，調整參數，然後進行運算得到女性市委書記的數量，寫上函數，求出了女性市委書記的比例，最後我製作圖表對圖標參數進行調整，得出了我的第一個結論：女性市委書記的比例是：2.77%。恩，似乎比較低，小姨子要加油啊。
正當我想把這個結論先截個圖給老闆看看，順便掙個表現時，老闆先給我發信息了：
小劉啊，剛交給你的任務暫時不做了，昨天剛來公司上班的王大鵬剛看到我在看這個表，已經幫我做了一版結論了，圖看著還挺專業。
突然之間沒了掙表現的機會，我很鬱悶。王大鵬是誰？多年來的職業敏感性告訴我，這個新來的，我得去會會！於是我拿著零食來到王大鵬的工位。半小時後，新人大鵬就已經被我掌握：
「你想知道我怎麼這麼快做分析？簡單！」大鵬很熱情的說。
「我就使用了幾行python代碼，你看。」
我：「Python？那是啥？」
大鵬：「Python本來是一門計算機程序語言，非常簡單好學。目前也是做數據分析的主流語言之一，擁有非常豐富的工具包。比如我這裡用到的pandas。」
「有了這些工具包，我就可以使用裡面的讀取（read_csv）功能，把數據載入進來.或者說叫做「提取數據欄位」，比如我給你演示下把名字、省份和出生年份給提取出來。」
「然後就是嘗試者先做做簡單的分析了。可以調用Matplotlib和Seaborn兩個工具包，前者是做圖表的，後者是做圖表可視化的，用熟後比excel簡單多了。選擇好你的數據，再調用工具包里的圖表，圖表就有啦，其實和excel處理好數據再選擇圖表的邏輯是類似的。」
「我一般都是先對比兩個維度，比如我嘗試著分析市委書記們的出生年月和任期的關係，直接把計算的結果整理好，調用表格模板，就可以出這樣的圖啦。
你注意看，其實中國大部分的官員都是任期1-4年的，但是1950年-1960年出生，現在大概60歲上下的人，任期普遍要比其他年齡段的人要長几年：
「不明覺厲！可是這張圖表達得會不會太晦澀了？」我問道。
「沒錯，劉哥，看來你很有經驗。我也覺得想直方圖還是不清楚，但是熱力圖就好很多了，還能看看不同歲數不同任期的人都有多少，所以我就改了種表達。劉哥你看，看是不是好多了？」
我突然有點慶幸我沒把我簡陋的圖發給老闆，同時也不禁有一絲緊迫感。雖然說這些分析，我用excel慢慢做也能搗鼓出來，但我點來點去，每換一個數據維度就要重新做一次透視表，還要調整樣式，肯定不如人家寫程序快。而且大鵬用的python代碼明顯有更強的靈活性，如果將來老闆讓我做一些更難的數據分析，大鵬不就很快能取代我了？
不行，為了保住飯碗，我得需要迭代一下自己的技術啊！於是我繼續向大鵬打探：
我：那Python難學么？學到你這樣要多久呢？
大鵬露出了有點天真的笑容：要系統的學當然沒幾個月是不行的，不過也有些套路，比如劉哥你本來就會excel，了解數據，再多試試用python代碼完成像剛才老闆給的這樣的簡單的統計分析，可能1周就能上手啦。
我：哦？這麼快，可我沒有編程基礎，一行行的代碼看得我頭大~初學難免遇到困難，該怎麼辦呢？
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