我是个只会用Excel的数据分析工作者。有一天，我和朋友约好晚上一起吃饭，离下班还有5分钟，老板突然Q我：
老板：你今天加个班
我：好呀好呀
老板：我有几个Excel,需要你把它们合成一张表
我：好呀好呀
老板：给！你自己看着办吧！
我怀着忐忑的心情打开了一个神秘的压缩包：
912个CSV表格，每个表格共370列，约360行不等
这么多！我试了一下Power Query, 电脑不客气地歇菜了，这要是纯手动复制非得睡公司不可。我瘫在工位上：“我今天怕是得和912张表共度良宵。”
朋友听完来龙去脉却哈哈一笑：“小事一桩，今晚这 饭还真得吃定了，看我的！”
我半信半疑看着朋友打开一个黑色的窗口，刷刷刷敲了几行代码，一份合并好的表格就很快完成了！
屏幕上甚至还跳出了时长：
顺利下班！之前我总觉得Excel能做好多事情，自己学习动力也不是特别强，很多时候都得过且过，并且看到代码有点望而生畏，看起来好像很难的亚子，但没想到这么方便。
我坐不住了：鹏哥，你会的这个代码，怎么这么厉害，比Excel还好用啊？
大鹏神秘一笑：Python可强大了，远不止你看到的这些。
刚才处理表格的效率你看到了，更厉害的是如果有类似的工作任务，我们只需要更改一下工作路径，这份代码便可以直接使用，可谓一劳永逸。
除了合并表格这类需求，批量出图是不是也曾经困扰你？想想你用Excel怎么做数据分析的：
从数据的清洗整理到出图的每一步都要鼠标点击，非常繁琐且容易出错，而使用Python只需几行代码即可轻松出图：
当你面对高重复性的工作时，也只需要略微改动，或者引入循环，再也不用点鼠标点到手抽筋了。
我有点心动：好像是比Excel方便多了，会用Python肯定能大大提高工作效率。
就在我在心里为大鹏的表演喊“666”的同时，又滔滔不绝地讲了起来：你别看我前面只提到了使用Python整整表格出出图，人家可是著名的“胶水语言”。
“胶水语言”是什么？我问道。
朋友解释道：Python可以利用MySQLdb库连接数据库，可以利用pandas和matplotlib进行清洗和分析，可以利用pyecharts进行交互可视化，可以利用numpy和sklearn进行建模，甚至可以利用pyinstaller打包工作流交给同事，共同提效……
而且这些库的丰富程度，可以说是超出你的想象，以python可视化必知基本库matplotlib为例，光是他的官方gallery就有26个大类527个样式，数量上就碾压了市面上大部分同功能软件。
Python可视化类工具会有针对图表样式进行调整的代码，也可以交互，几行代码，省时省力，分分钟关机下班。
比较一下Seaborn的图表库和Excel的图表库，感受差距：
这就有点惊讶到我了：这效率和酷炫程度和Excel根本不是一个层级的。这么游刃有余的本事，不可谓不吸引人啊！会用Python肯定能做更多的事情，让老板刮目相看。
我随手找了一点资料：Python官方在今年2月做了一份报告，从官方的角度说明了python的使用状况和受欢迎程度。
该调查由 Python 软件基金会与 JetBrains 一起发起，有来自 150 多个国家的超过两万名开发人员参与。
从官方喜出望外的报告中，我发现python受到大部分人的欢迎，是用户手中的香饽饽：
在python的用途上，大家使用python最常用的场景是数据分析，并且相比2017年，2018年的涨幅也是相比最高的，相关的机器学习场景涨幅也有7%。
python语言的这种火热程度也是不难理解了。看来，使用Python进行数据分析是时代的趋势。
如果你处于想学python或者正在学习python，python的教程不少了吧，但是是最新的吗？
说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容，在这小编分享一波2019最新的python全套教程最后小编为大家准备了8月份新出的python自学视频教程，共计约415集，免费分享给大家！
2019Python自学教程全新升级为《Python+数据分析+机器学习》，7大阶段能力逐级提升，打造技能更全面的全栈工程师。
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