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我的阅读笔记：
- 数据导入与导出： 使用Python的pandas库可以轻松地将数据从Excel导入到数据框中，并进行各种数据转换和清理。同样，你也可以将Python中的处理结果导出到Excel文件中。
- 数据清理： 利用Python的pandas和Excel的数据清理功能，可以快速处理缺失值、重复项、异常值等。
- 数据分析： 使用Python的数据分析库（如pandas、NumPy和Matplotlib/Seaborn）进行数据探索性分析（EDA）。这可以包括统计摘要、可视化、相关性分析等。
- 数据透视表： Excel是一个强大的数据透视表工具，但你也可以使用Python的pandas库进行透视表操作，尤其是在处理大型数据集时更加灵活。
- 图表和可视化： Excel提供了各种图表选项，但Matplotlib和Seaborn等Python库提供更多自定义选项，使你能够创建更富有表现力的可视化。
- 自动化： 使用Python脚本可以自动化许多数据处理和分析任务，尤其是在处理大量文件或进行重复性工作时。
- 公式与函数结合： 利用Excel中的公式和Python的函数来执行更高级的计算。可以使用pandas库中的apply函数或自定义函数来处理复杂的运算。
- 条件格式化： Excel中的条件格式化是可视化数据的强大方式，但在Python中，你可以使用Seaborn或Plotly等库创建更丰富和复杂的可视化。
- 大数据集处理： 对于大型数据集，Excel可能会受到性能限制。Python的pandas和Dask等库可以更有效地处理大规模数据。
- 时间序列分析： 使用Excel的日期和时间函数结合Python的时间序列库（如pandas的日期时间功能）进行时间序列分析和可视化。
- 机器学习集成： 利用Python的机器学习库（例如scikit-learn）来构建预测模型，然后将结果集成到Excel中，使其更易于共享和理解。
- Web数据抓取： 使用Python的Beautiful Soup或Scrapy等库从Web上抓取数据，然后在Excel中进一步分析。
- 自定义报告生成： 利用Python的报告生成库（如Jinja2或ReportLab）创建自定义报告，以更好地呈现数据分析结果。
- 交互式分析： 使用Jupyter Notebooks结合Excel，可以实现交互式数据分析和实时可视化。
- 数据库集成： 将Python与数据库连接，使用SQLAlchemy或pandas的read_sql函数，从数据库中读取数据并进行分析。
- 数据安全性： 在数据处理中，确保数据的安全性和隐私保护。Python的库如cryptography可以用于加密，而Excel的权限设置可以帮助控制对文件的访问。
- 多源数据整合： 将来自不同源的数据整合到一个数据框中，使用Excel和Python的数据合并功能。