数据查询与筛选中如何进行Excel、SQL、PowerBI、Python的对比

这期内容当中小编将会给大家带来有关数据查询与筛选中如何进行Excel、SQL、PowerBI、Python的对比，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。

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之前有网友留言说：

• “SQL从来不是工具，它是语言!”

说实话，我很吃惊。在我的理解中，语言的本质就是工具，而百度百科也是这样定义的：

语言即传递信息的声音。是人类最重要的交际工具,是人们进行沟通的主要表达方式

自然语言也好、计算机语言、数据库语言也好，就是人与人、人与机之间沟通的一种编码解码工具。语言作为一种沟通工具，通常需要通过一定的实体载体来记录和传达，不能独立存在。

就如英语是门语言，也是沟通工具，而听、说、读、写是它的传达方式，是工具化的载体。

SQL也是一样，它是语言工具，而MySQL、HiveSQL等等数据库工具都是它的设计表达载体。

回头看我们为什么要学英语?，为什么要学Python?，为什么要学SQL?

相信你的理由，绝对不仅仅它是一门语言或者文化，否则只会像高中应试外语那么难受!

更多的时候是出于实现某种目的，而刺激我们主动去寻找这样一种可以实现思考沟通的工具

总之，语言即是工具。凡是工具，不拘一格，皆为所用!

还有网友留言说：

• “Power BI 只是可视化厉害一点儿，其他都不行”

OK，我们来看看这几年PowerBI发展趋势，你会发现它比Tableau更加强大，与其他BI产品的差异也是越来越大，这与微软本身的用户环境和软件家族存在很大关系。

2020

2019年

再来看看招聘网站上的要求，PowerBI近几年开始逐步成为主力工具，比如运营部门、财务部门、商业分析等覆盖的业务范围越来越广。

饿了吧招聘要求

阿里招聘要求

以前Python一直是我的主力工具，可是现在老海强推Power BI，甚至建议首选它来做商业分析

一个公式：Power BI 数据分析流程 = PQ + PP + PV

即PowerQuery数据处理查询、PowerPivot数据结构建模、PowerView数据图表可视化

这个流程顺序，也是所有分析工具都通用的套路，使用起来自然相当顺手舒服。

而且Power BI可以彻底解决很多在Python或者Excel中让人烦透了的问题，比如：

• 做个图表再也不用写Python几十甚至上百行的代码，也不用调整N多了Excel图表参数。

• 做个表格直接星型连接，再也不用pandas来回join、也不用Excel迷之效果的VLOOKUP函数

• 做个分析，前期用Python处理数据，后期用Excel出图表，现在直接PowerBI搞定!

具体的这里不多说了，感兴趣的可以看看我的问答，里面专门有写到。

总之，老海认为：Power BI绝非只有可视化，相信随着版本迭代，未来足可代替Exce甚至是Python

OK，我们回过来继续对比Excel、SQL、PowerBI与Python

今天涉及数据的查看与筛选，废话不多说直接上操作演示：

查看与筛选数据

当使用Excel时：

第一步：可以先观察一下数据情况，比如行数、列数，首行以及尾行，

可以使用shift + ctrl + 方向键 ↓ ，直接拉到底部查看

查看行数&列数

使用shift + ctrl + 方向键 ↑，来查看最前面的数据情况

查看最前面的数据

第二步：也可以选中整个列来查看特定字段的数据情况

特定字段

第三步：或者查看前10行数据

前10行

第四步：查看最大或者最小的前10行数据

最大前10行

第五步：查看不同数据列的空值情况

第六步：查看符合某个条件的数据情况

第7步：选择“筛选”中的“高级”，可以进行多条件筛选数据，比如同时满足天津市购买量大于2、武汉市购买量大于3

第8步：高级筛选也可以实现多条件或关系筛选数据，即满足其中一个条件即可。

第9步：查看特定列名去重的数据情况，可以选择“数据”中的“删除重复项”来实现

也可以通过“数据”中“筛选”下的“高级”来完成，此处注意勾选“不重复的记录”

第10步：查看去重后数据的统计情况，此方法类似于python的value_couts

当使用SQL时：

第1步：查看数据情况

第2步：查看前10行数据

第3步：查看某个条件的数据，比如查看门店城市为天津的数据

第4步：查看满足多个条件中任一个的数据，比如查看天津或者武汉的数据

第5步：查看特定列名数据

第6步：查看特定列名的去重后数据的统计数量。比如门店城市共计多少

第7步：查看特定列名去重数据，查看去重后的具体城市名称

第8步：查看非空值记录与空值记录

当使用Power BI时：

第1步：查看数据基本情况，在“主页”下选择“转换数据”，进入PQ编辑器，查看数据。

第2步：选中某个字段，在左下角可以查看非重复值的数量

第3步：在PQ编辑器中，可以使用各类查看功能，比如保留最前几行、最后几行等等

第4步：查看特定的字段列数据，点击“选择列”来筛选特定的字段列即可

第5步：查看符合某个条件的数据情况，可点击字段右侧的下拉箭头来筛选

第6步：查看去重后的数量统计情况，可以使用PQ编辑器中“转换”下的“统计信息”中的“对非重复值进行计数”

第7步：查看不同数据值的统计情况，点击字段右侧箭头，选择“分组依据”，设置分组字段以及计算的方式，即可完成分组统计。

当使用Python时：

第1步：查看数据情况，主要看看是否存在乱码，以及数据的整体规模是否正确

第2步：查看数据前10行情况，主要查看不同字段下的数据格式情况，当然还可使用.dtypes查看当前字段的数据类型是否合理。

第3步：查看特定列的数据，一般建议使用loc、iloc进行切片操作。

第4步：查看满足某个条件的数据，一般使用loc，配合条件筛选

第5步：查看满足多个条件中任一条件的数据，除了isin，还可以使用或与非的关系组合

第6步：查看是否存在空值，关于空值NULL，Nan的内容，可翻阅老海之前的文章

第7步：查看特定列去重后的数据，以及统计个数。

上述就是小编为大家分享的数据查询与筛选中如何进行Excel、SQL、PowerBI、Python的对比了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。