在开始之前，再次强调一下：
- 本内容为高频常用的数据处理操作对比，不涉及底层技术问题，烦请爱钻牛角的杠精绕行。
- 本内容尽量简单直白、详细步骤，适合数据分析入门。特别喜欢技术语言的大佬们，可自行跳过。
关于网友的留言，老海也反馈一下自己的看法
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
之前已经介绍了数据准备和导入，不了解的可自行翻看之前的文章。
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。
OK，限于篇幅和时间，本篇内容先到这里了。老海原本计划3篇完成，看来需要5篇才能全部写完。
欢迎关注后续内容，涉及更新与删除、分组聚合、多表关联、多表联合、排序与分组、存储与导出等操作。
